原文:CTR预估-GBDT与LR实现

.来源 本质上 GBDT LR 是一种具有 stacking 思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于 Facebook 年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 .使用场景 GBDT LR 使用最广泛的场景是 CTR 点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。点击率预估 ...

2019-12-09 18:17 0 312 推荐指数:

查看详情

GBDTLR融合提升广告点击率预估模型

1GBDTLR融合 LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合。 GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征 ...

Sun May 07 06:29:00 CST 2017 0 6416
基于Spark的GBDT + LR模型实现

基于Spark的GBDT + LR模型实现 目录 基于Spark的GBDT + LR模型实现 数据预处理部分 GBDT模型部分(省略调参部分) GBDTLR混合部分 测试数据来源http ...

Wed Feb 13 01:43:00 CST 2019 0 3996
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
模型融合--Gbdt+LR--代码及实现

原文链接:https://blog.csdn.net/u014033218/article/details/88382259 1. GBDT + LR 是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年 ...

Tue Jan 14 19:16:00 CST 2020 0 909
GBDT+LR算法解析及Python实现

。 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测 ...

Wed Sep 19 03:43:00 CST 2018 4 31685
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
CTR预估---传统模型

传统CTR预估模型包括:LR、FM、GBDT等,其优点是:可解释性强、训练和部署方便、便于在线学习。 (一)CTR预估 1.在cost-per-click:CPC广告中广告主按点击付费。为了最大化平台收入和用户体验,广告平台必须预测广告的CTR,称作predict CTR:pCTR ...

Tue Jan 07 01:27:00 CST 2020 0 1329
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM