AUC: 0.84Log Loss: 0.2649
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Click-Through Rate Prediction
Click-through rate prediction is the task of predicting the likelihood that something on a website (such as an advertisement) will be clicked.
<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Deep Spatio-Temporal Neural Networks for Click-Through Rate Prediction )</span>
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벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
데이터셋
20개논문
AUC: 0.8534
AUC: 0.8531
AUC: 0.8537
AUC: 0.8376Log Loss: 0.2671
AUC: 0.659
AUC: 0.8557
AUC: 0.8321Log Loss: 0.2775
AUC: 0.678Accuracy: 63.2
AUC: 0.8377Log Loss: 0.2668
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.