原文:(一)图灵联邦视频CTR初实践

看了半年论文,第一次上手实践CTR任务。研一上半年比较忙,初学姑且调用一下现成的deepfm做一些实践上的尝试。 今天第一天,整理数据集,数据集一共五个文件,包含app信息 用户信息 训练集 测试集 输出格式样本。首先拿到数据先分析特征,做一些特征工程。思路大致如下: 需要one hot 编码的部分: Train.txt:视频推荐位置 User.txt:用户画像 tag outtag ,用户等级 ...

2019-11-20 21:20 0 276 推荐指数:

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LR在CTR中的实践经验

比如我们要开个网站卖书,使用LR模型预估一下用户点击某本书的概率。 1 为什么选用LR 离线训练和在线预测非常快 内存占用少 效果跟xgboost、深度模型差不多 模型简单,方便调参 模型易于解释,排查问题方便 第4点和第5点非常重要,工作实践中大多数时间都是在排查 ...

Sun Feb 16 04:46:00 CST 2020 0 864
Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践

腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台 联邦学习作为新一代人工智能基础技术,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融、医疗、城市安防等领域。 腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台构建在 Angel 机器学习平台上,利用 Angel-­PS 支持万亿级模型训练的能力,将很多在 ...

Wed Sep 16 03:24:00 CST 2020 0 505
CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践

https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现 ...

Tue Apr 23 22:54:00 CST 2019 0 791
CTR预估(1)--CTR基础

1、评价指标体系   1)logloss:评价点击率预测的准确性   计算公式:      对于ctr计算来说:      最后化简可以成为:      最后的计算代码:      这样的计算代码中在使用log计算时pctr[i]中的必须判断是否为0,否则出现无穷的情况 ...

Thu Feb 16 22:16:00 CST 2017 0 2925
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 ...

Thu Sep 20 00:46:00 CST 2018 0 952
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 ...

Fri Dec 11 01:45:00 CST 2015 0 1891
CTR预估(4)--CTR特征工程

1、特征工程   模型与特征在机器学习中的关系:      特征:决定了效果的上限;模型决定了接近效果上限的程度;   数据格式:      label:0/1点击或者没有点击   ur ...

Mon Feb 20 05:33:00 CST 2017 0 4790
 
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