最糟会有多糟？
您已经得出结论：服装广告的点击率高于运动鞋广告的概率为 98%。这表明可以将服装广告活动推送给更大的受众。然而，仍有 2% 的风险是运动鞋广告实际上更好。如果真是这样，若我们推广服装广告，会损失多少点击量？
这个问题的答案就是期望损失：在"运动鞋广告更好"的条件下，两者点击率的后验差值的平均值。要计算它，您只需取出后验差值中"运动鞋点击率更高"的那些条目，并求它们的平均数。
工作区中已提供点击率的后验差值 diff。让我们来看看潜在风险有多大！
本练习是课程的一部分
Python 中的贝叶斯数据分析
练习说明
- 对
diff进行切片，仅保留其为负的情况（对应运动鞋点击率更高），并将结果赋值给loss。 - 计算
loss的平均值，赋给expected_loss，并打印。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Slice diff to take only cases where it is negative
loss = ____
# Compute and print expected loss
expected_loss = ____
print(____)