基于决策树的关键字广告匹配的应用的中期报告一、项目概况本项目是基于决策树的关键字广告匹配的应用。目的是通过训练决策树模型实现对广告关键字的匹配，从而提高广告的展示效果和转化率。本中期报告主要介绍项目的实施情况和进展。二、项目进展1.数据预处理本项目的数据集是从一个电商平台上采集的，包含了广告的关键字、展示的文本、广告位的区域、用户的历史购买记录等信息。首先，我们对数据进行了清洗，删除了缺失值和错误值。其次，根据业务需求，对数据进行了特征工程处理，提取了关键字的出现频率、文本的长度、广告位的位置等特征。2.决策树模型训练基于数据预处理后的特征，我们使用sklearn工具包中的决策树算法进行了模型训练。首先，我们对数据进行了划分，将80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。然后，我们采用交叉验证的方法进行了模型的参数调优，最终选取了最优的模型。3.模型评测我们使用测试集对训练好的模型进行了评估。通过计算准确率、召回率、F1-score等指标，我们发现模型的表现良好，能够很好地处理关键字匹配的问题。4.部署目前，我们已经完成了模型的部署工作。将训练好的模型封装成了API接口，在应用中调用模型进行关键字匹配，实现了广告的精准投放。三、下一步工作1.数据量的扩充由于数据量较小，模型的泛化能力还有待提高，我们将尝试扩大数据量，提高模型的效果。2.特征选择及工程调优在原有特征基础上，我们将继续探索更准确、更有区分度的特征，并对特征工程进行调优，提高模型精度。3.模型可解释性提高目前模型可解释性还不够高，我们将继续优化模型结构，提高模型可解释性。四、总结本次中期报告重点介绍了项目的实施情况和进展，主要包括数据预处理、决策树模型训练、模型评测和部署等环节。在下一步工作中，我们将致力于扩充数据量、优化特征工程和提高模型可解释性。