Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

Ce chapitre pose les bases de l’analyse exploratoire des données (EDA). À l’aide d’un jeu de données d’exemple, vous utiliserez la bibliothèque pandas pour examiner les colonnes et les types, explorer les données manquantes et utiliser le hashing pour réaliser de l’ingénierie de features à partir de variables catégorielles. Autant d’étapes clés pour analyser les features et améliorer la précision des prédictions de CTR.

Passons à la vitesse supérieure. Découvrez comment utiliser des mesures de performance des modèles, comme la précision et le rappel, pour répondre à des questions concrètes, par exemple évaluer le ROI des dépenses publicitaires. Vous verrez aussi comment améliorer ces métriques d’évaluation grâce aux méthodes d’ensemble et au réglage des hyperparamètres.

La rentabilité de vos campagnes peut être fortement impactée par leur CTR. Dans ce chapitre, vous apprendrez comment le Deep Learning peut aider à réduire ce risque. Vous vous concentrerez sur les perceptrons multicouches (MLP) et les réseaux de neurones, et verrez comment ils permettent de capturer des relations complexes entre variables pour prédire le CTR avec plus de précision. Enfin, vous apprendrez à appliquer les bases du réglage des hyperparamètres et de la régularisation aux modèles de classification.