廣告花費的 ROI
廣告花費的投資報酬率（ROI）可以用混淆矩陣的四種結果來分類。這個量被定義為「總報酬」與「總成本」的比值。若此比值大於 1，代表總報酬高於總成本；反之則低於。這個練習中，你將在固定 r（每一定數量曝光下，每次點擊的報酬）與 cost（每一定數量曝光的成本）的假設下，計算一個範例 ROI。
你的工作環境中已提供 pandas 模組，別名為 pd，且範例 DataFrame 已載入為 df。陣列 y_test（測試集的目標值）與 y_pred（預測的目標值）可直接使用。此外，sklearn.tree 中的 DecisionTreeClassifier 也可使用。
本練習屬於課程
用 Python 透過機器學習預測 CTR
練習說明
- 計算混淆矩陣，並使用
.ravel()將矩陣攤平成一維以取得四個分類。 - 利用四個分類中的數量，計算總報酬（使用
r）與總成本（使用cost）。 - 計算總 ROI。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Compute confusion matrix and get four categories
conf_matrix = ____(y_test, y_pred)
tn, fp, fn, tp = conf_matrix.____
# Calculate total return, total spent, and ROI
r = 0.2
cost = 0.05
total_return = ____ * r
total_cost = (____ + ____) * cost
roi = ____ / ____
print("Total return: %s, Total cost: %s, ROI: %s" %(
total_return, total_cost, roi))