CTR校准
普遍预测CTR不准，需要校准。例如。boosted trees and SVM预測结果趋于保守。即预測的概率偏向于中值；而对于NaiveBayes预測的概率，小概率趋于更小。大概率趋于更大。经常使用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV)；以下 ...
原文：CTR校准
通常我们在做CTR预估的时候，预估值会与真是的CTR有偏差，这种偏差可能来自于负采样，可能是因为模型的问题。 CTR预估值与真实值有偏差，并不会影响AUC指标和排序，但是实际使用中往往需要CTR的预估值不仅仅是做到有序，即正样本排在负样本前面，而且需要保证有一定的区分度。这涉及到一个概念保序和保距。 假设我们有这么一个序列 牛 KG,羊 KG，兔子 kg，我们有一个模型，输入这些动物之后，根据体重 ...
2018-09-19 16:46 0 952 推荐指数：
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