Реализуйте модель повышения градиента на Python, используя библиотеку scikit-learn, чтобы предсказать ожидаемую рентабельность инвестиций (ROI) для каждого маркетингового канала на основе суммы бюджета, выделенного на этот канал:
Этот код будет подгонять модель повышения градиента к обучающим данным, используя бюджет, выделенный каждому маркетинговому каналу, в качестве входной функции и ожидаемую рентабельность инвестиций в качестве целевого значения. Затем модель можно использовать для прогнозирования новых данных, передавая в качестве входных данных бюджет, выделенный каждому маркетинговому каналу.
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor # Load the data X = [[budget_allocated_to_channel_1], [budget_allocated_to_channel_2], ...] # input features (budget allocated to each channel) y = [roi_for_channel_1, roi_for_channel_2, ...] # target values (expected ROI for each channel) # Create the model model = GradientBoostingRegressor() # Train the model using the training data model.fit(X, y) # Make predictions on new data new_X = [[budget_allocated_to_channel_1], [budget_allocated_to_channel_2], ...] # input features for new data predictions = model.predict(new_X) # predicted ROI for new data
Имейте в виду, что это всего лишь простой пример, и есть много других факторов, которые могут повлиять на рентабельность маркетинговой кампании, таких как целевая аудитория, маркетинговое сообщение и конкретные используемые маркетинговые каналы. Возможно, вам потребуется включить в модель дополнительные функции, чтобы точно предсказать рентабельность маркетинговой кампании.
