Python으로 Machine Learning을 활용한 CTR 예측

이 장에서는 탐색적 데이터 분석(EDA)의 기초를 다집니다. 예시 데이터를 사용해 pandas 라이브러리로 열과 데이터 타입을 확인하고, 결측치를 탐색하며, 범주형 특징에 해싱을 적용해 특징 공학을 수행해 봅니다. 이는 더 정확한 CTR 예측을 위해 특징을 탐색할 때 모두 중요한 단계입니다.

이제 더 깊이 들어가 볼 시간이에요. 정밀도와 재현율 같은 모델 성능 지표를 활용해 광고비의 ROI 평가와 같은 실제 문제에 답하는 방법을 알아봅니다. 또한 앙상블 방법과 하이퍼파라미터 튜닝처럼 이러한 평가 지표를 개선하는 방법도 배웁니다.

캠페인의 CTR은 수익에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 이 장에서는 Deep Learning을 활용해 그 위험을 줄이는 방법을 배웁니다. 다층 퍼셉트론(MLP)과 신경망 모델에 집중하여, 변수 간의 복잡한 관계를 포착해 CTR을 더 정확하게 예측하는 방법을 익힙니다. 마지막으로, 분류 모델에 기본적인 하이퍼파라미터 튜닝과 정규화를 적용하는 방법을 살펴봅니다.