Prevedere il CTR con il Machine Learning in Python

Questo capitolo fornisce le basi per l’analisi esplorativa dei dati (EDA). Con dati di esempio userai la libreria pandas per esaminare colonne e tipi di dato, esplorare i valori mancanti e utilizzare l’hashing per fare feature engineering su variabili categoriche. Tutto ciò è importante quando si analizzano le feature per prevedere il CTR in modo più accurato.

È il momento di andare più a fondo. Scoprirai come usare misure di performance del modello, tra cui precision e recall, per rispondere a domande reali, come valutare l’ROI della spesa pubblicitaria. Imparerai anche come migliorare queste metriche di valutazione, ad esempio con metodi ensemble e la regolazione degli iperparametri.

I profitti possono essere fortemente influenzati dal CTR della tua campagna. In questo capitolo imparerai come il deep learning può aiutare a ridurre quel rischio. Ti concentrerai su multilayer perceptron (MLP) e modelli di rete neurale, e vedrai come possano catturare relazioni complesse tra variabili per prevedere il CTR con maggiore precisione. Infine, esplorerai come applicare le basi dell’hyperparameter tuning e della regolarizzazione ai modelli di classificazione.