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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...