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精准预测广告点击率（CTR）对于广告投放效果的提升还是蛮重要的，Python凭借其丰富的库和强大的数据处理能力，成为预测广告点击率的有力工具。接下来，我们就从基础方法入手，逐步深入到高级技巧，全面了解如何使用Python完成这一任务。
一、基础方法：基于简单特征的预测
（一）环境搭建
在开始预测广告点击率之前，需要先安装一些必备的Python库。这些库就像是我们在预测工作中的“得力助手”，分别负责不同的工作。打开终端，输入下面这条命令，就能把它们安装好：
pip install pandas numpy scikit-learn xgboost
其中，pandas用于数据处理，能帮助我们轻松地读取、清洗和整理数据；numpy擅长数值计算，处理各种数字运算都不在话下；scikit-learn提供了许多常用的机器学习算法；xgboost则是一种高性能的梯度提升算法，在处理大规模数据时表现出色。
（二）数据准备
假设手头有一份名为ad_clicks_dataset.csv的数据集，它包含了不少关键信息，比如用户ID（user_id）、年龄（age）、性别（gender）、广告ID（ad_id）、广告主题（ad_topic）、广告类型（ad_type）、时间戳（timestamp）以及是否点击（clicked）。这些信息就是我们进行预测的“原材料”。
（三）代码实践与步骤解析
下面这段代码展示了如何利用Logistic Regression和XGBoost这两种模型来预测广告点击率：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
import xgb as xgb
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 加载数据集
data = pd.read_csv('ad_clicks_dataset.csv')
# 处理缺失值
data = data.fillna(method='ffill')
# 编码分类变量
le = LabelEncoder()
data['gender'] = le.fit_transform(data['gender'])
data['ad_topic'] = le.fit_transform(data['ad_topic'])
data['ad_type'] = le.fit_transform(data['ad_type'])
# 缩放数值特征
scaler = StandardScaler()
numerical_features = ['age']
data[numerical_features] = scaler.fit_transform(data[numerical_features])
# 分割数据集
X = data.drop(['user_id', 'ad_id', 'timestamp', 'clicked'], axis=1)
y = data['clicked']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练Logistic Regression模型
clf_lr = LogisticRegression()
clf_lr.fit(X_train, y_train)
y_pred_lr = clf_lr.predict(X_test)
print("Logistic Regression Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_lr))
print("Logistic Regression Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred_lr))
# 训练XGBoost模型
xgb_model = xgb.XGBClassifier()
param_grid = {
'max_depth': [3, 5, 7],
'learning_rate': [0.1, 0.5, 1],
'n_estimators': [50, 100, 200],
'gamma': [0, 0.25, 1.0]
}
grid_search = GridSearchCV(estimator=xgb_model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_
y_pred_xgb = best_model.predict(X_test)
print("XGBoost Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_xgb))
print("XGBoost Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred_xgb))
- 数据处理阶段：首先，使用
pandas的read_csv函数加载数据集。接着处理缺失值，这里采用ffill方法，简单来说就是用前一个非缺失值来填充当前缺失值。然后，对于像性别、广告主题、广告类型这样的分类变量，使用LabelEncoder进行编码，将它们转化为数字形式，方便模型处理。对于数值特征，比如年龄，通过StandardScaler进行缩放，让不同特征在数值上具有可比性。 - 数据集分割：把处理好的数据分成训练集和测试集，这里测试集占比20%，
random_state设置为42是为了保证每次运行代码时，数据分割的结果都是一样的，方便我们进行比较和验证。 - 模型训练与评估：先训练Logistic Regression模型，训练完成后用测试集进行预测，并计算准确率和生成分类报告。然后训练XGBoost模型，通过
GridSearchCV来寻找最优的超参数组合，找到最优模型后同样进行预测和评估。
（四）相关开源类库介绍
- Scikit – Learn：它就像是一个机器学习的“百宝箱”，里面包含了各种各样的机器学习算法，Logistic Regression就是其中之一。这个库使用起来很方便，对于初学者快速上手机器学习任务非常友好。
- XGBoost：它是一个高性能的梯度提升算法库，特别适合处理大规模数据。在面对复杂的数据关系时，它能展现出强大的学习能力，从而得到比较准确的预测结果。
- FuxiCTR：这是一个专门用于CTR预测的开源库，支持多种模型和框架。在实际应用中，如果需要尝试不同的模型来优化CTR预测，它会是一个不错的选择。
（五）案例分析
- 案例1：不同模型比较：Logistic Regression比较适合处理简单的线性分类问题。比如，当数据中的特征和点击行为之间呈现比较简单的线性关系时，它能快速给出预测结果。而XGBoost在处理复杂的非线性关系时表现更出色。如果数据中的特征和点击行为之间的关系很复杂，不是简单的线性关系，XGBoost就能更好地捕捉这些关系，从而提高预测的准确性。
- 案例2：超参数优化：使用
GridSearchCV尝试不同的超参数组合，就像是在一个参数的“迷宫”里寻找最优路径。通过这种方式，可以找到最适合当前数据的模型配置，进一步提升模型的性能。
（六）代码优化方向
- 并行计算：利用多核CPU的优势，让计算过程更快。就好比让多个人一起干活，效率自然就提高了。这样可以减少模型训练和预测所花费的时间。
- 数据预处理：保证数据的清洁和格式化非常重要。这就像我们整理房间一样，把数据整理得井井有条，模型“工作”起来也会更高效，性能自然也就提高了。
二、高级方法：结合标题和图片特征预测
（一）引言
在预测广告点击率这件事上，标题和图片是两个非常重要的影响因素。接下来，我们就看看如何使用更高级的方法，把标题和图片的特征结合起来，更精准地预测CTR。
（二）环境准备
这次，除了之前安装的库，还需要安装一些新的库。在终端输入下面的命令：
pip install pandas numpy scikit-learn xgboost transformers torch torchvision
这些新安装的库主要用于处理文本和图像数据，帮助我们提取标题和图片中的有用信息。
（三）数据准备
假设有一个名为ad_data.csv的数据集，它包含了广告标题（title）、图片路径（image_path）和点击标签（clicked）这些信息。这些数据就是我们接下来进行高级预测的基础。
（四）代码实现与原理
下面这段代码展示了如何使用BERT和Swin Transformer结合标题和图片特征来预测CTR：
import pandas as pd
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from torchvision import models, transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 加载数据集
data = pd.read_csv('ad_data.csv')
# 定义数据集类
class AdDataset(Dataset):
def __init__(self, data, tokenizer, transform):
self.data = data
self.tokenizer = tokenizer
self.transform = transform
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
title = self.data.iloc[idx, 0]
image_path = self.data.iloc[idx, 1]
clicked = self.data.iloc[idx, 2]
# 处理标题
inputs = self.tokenizer(title, return_tensors='pt', max_length=512, padding='max_length', truncation=True)
title_ids = inputs['input_ids'].squeeze()
attention_mask = inputs['attention_mask'].squeeze()
# 处理图片
image = Image.open(image_path)
image = self.transform(image)
image = image.unsqueeze(0)
return {
'title_ids': title_ids,
'attention_mask': attention_mask,
'image': image,
'clicked': torch.tensor(clicked, dtype=torch.long)
}
# 初始化BERT和Swin模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
swin_model = models.swin_bert_tiny(weights='IMAGENET1K_V1')
# 定义自定义模型
class AdModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(AdModel, self).__init__()
self.bert = bert_model
self.swin = swin_model
self.dropout = nn.Dropout(0.1)
self.fc = nn.Linear(768 + 768, 2)
def forward(self, title_ids, attention_mask, image):
title_features = self.bert(title_ids, attention_mask=attention_mask).pooler_output
image_features = self.swin(image).flatten()
combined_features = torch.cat((title_features, image_features), dim=1)
output = self.dropout(combined_features)
output = self.fc(output)
return output
# 初始化数据集和数据加载器
dataset = AdDataset(data, tokenizer, transform)
batch_size = 32
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 训练模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = AdModel().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
for epoch in range(5):
model.train()
total_loss = 0
for batch in data_loader:
title_ids = batch['title_ids'].to(device)
attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
image = batch['image'].to(device)
clicked = batch['clicked'].to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(title_ids, attention_mask, image)
loss = criterion(outputs, clicked)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss / len(data_loader)}')
# 评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():
total_correct = 0
for batch in data_loader:
title_ids = batch['title_ids'].to(device)
attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
image = batch['image'].to(device)
clicked = batch['clicked'].to(device)
outputs = model(title_ids, attention_mask, image)
_, predicted = torch.max(outputs, dim=1)
total_correct += (predicted == clicked).sum().item()
accuracy = total_correct / len(data)
print(f'Test Accuracy: {accuracy:.4f}')
- 数据处理与数据集构建：先加载数据集，然后定义一个
AdDataset类。在这个类里，对标题进行分词、编码等处理，把标题转化为模型能理解的数字形式；对图片则进行读取、缩放、归一化等操作。这样处理后的数据就可以方便地输入到模型中。 - 模型初始化：使用预训练的BERT和Swin Transformer模型，BERT擅长处理文本，Swin Transformer在图像领域表现出色。同时，定义一个自定义模型
AdModel，把BERT和Swin Transformer的输出特征进行融合，再通过全连接层输出预测结果。 - 训练与评估：初始化数据集和数据加载器，把数据分成一个个小批次输入模型进行训练。在训练过程中，使用交叉熵损失函数和Adam优化器。训练完成后，对模型进行评估，计算预测的准确率。
（五）总结
通过结合BERT和Swin Transformer来处理标题和图片特征，可以显著提高CTR预测的准确性。这种方法利用了多模态特征融合技术，能够更好地捕捉用户的偏好和行为，从而为广告投放提供更精准的预测支持。
（六）案例拓展
- CTR驱动的广告图像生成：利用多模态大语言模型生成CTR优化的广告图像。简单来说，就是根据预测CTR的结果，生成更有可能吸引用户点击的广告图像，从而提高广告的点击率。
- 深度CTR预测模型：使用深度神经网络直接从原始图像像素和其他特征预测CTR。这种方法能够挖掘出数据中更深层次的信息，进一步提高预测的准确性。
掌握了这些用Python预测广告点击率的方法，无论是在面试中应对相关问题，还是在实际项目里优化广告投放效果，有兴趣的朋友可以去试试了，提高下自己投放广告的点击率。
