11、在线广告点击率预测：基于树的算法与逻辑回归

在线广告点击率预测：基于树的算法与逻辑回归

在当今的数字营销领域，准确预测在线广告的点击率（CTR）是一个价值数十亿美元的重要问题。本文将深入探讨如何使用基于树的算法（决策树、随机森林、梯度提升树）以及逻辑回归来解决这一问题。

决策树模型的实现与应用

决策树是一种直观且强大的机器学习模型，它可以处理数值和分类特征。我们可以手动构建决策树，也可以使用 scikit-learn 库来实现。

使用 scikit-learn 实现决策树

以下是使用 scikit-learn 实现决策树的步骤：
1. 导入必要的库 ：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

2. 初始化决策树模型 ：

tree_sk = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=2, min_samples_split=2)

3. 训练模型 ：

tree_sk.fit(X_t