风控（二）：GBDT+LR完成特征非线性组合及建模
1.背景 LR属于线性模型，容易并行化，可以轻松处理上亿条数据，但是学习能力十分有限，需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力同时并不一定会带来效果提升。因此，如何自动发现有效的特征、特征组合，弥补人工经验不足，缩短LR特征实验周期，是亟需解决的问题。一般 ...
原文：xgboost的predict接口输出问题以及相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval、pred_leaf、pred_contribs)、利用gbdt进行特征组合问题(gbdt+lr)
一 一直对xgboost的输出有些疑惑，这里记录一下 .xgboost的predict接口输出问题 参数pred leaf pred contribs .训练过程中输出相关参数的探究 evals evals result verbose eval .多分类内部原理探究 不涉及源码 .利用gbdt进行特征组合问题 gbdt lr 二 导入验证数据，验证问题 针对问题 针对问题 ： 针对问题三 针对问 ...
2022-01-30 10:51 0 917 推荐指数：
相关推荐
GBDT+LR simple例子
卧槽，本来猜GBDT获取的组合特征，需要自己去解析GBDT的树，scikit learn里面竟然直接调用apply函数就可以了 # 弱分类器的数目 n_estimator = 10 # 随机生成分类数据。 X, y = make_classification(n_samples=80000 ...
GBDT+LR算法解析及Python实现
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年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook ...
gbdt+lr的原因及lr+离散化
参考：https://blog.csdn.net/Dby_freedom/article/details/83782000 ...
特征组合之 XGBoost + LR
一、特征组合 广告点击率预估、推荐系统等业务场景涉及到的特征通常都是高维、稀疏的，并且样本量巨大，模型通常采用速度较快的LR，然而LR算法学习能力有限，因此要想得到好的预测结果，需要前期做大量的特征工程，工程师通常需要花费大量精力去筛选特征、做特征与处理，即便这样，最终的效果提升可能非常有 ...
推荐系统，深度论文剖析GBDT+LR
今天我们来剖析一篇经典的论文：Practial Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。从这篇paper的名称当中我们可以看得出来，这篇paper的作者是Facebook的广告团队。这是一篇将GBDT与LR模型结合应用在广告点击率预测 ...
个性化排序算法实践(四)——GBDT+LR
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年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 GBDT+LR 使用最广 ...
GBDT基本理论及利用GBDT组合特征的具体方法（收集的资料）
的建立过程相同，使用最小化均方误差来选择最优划分的特征，不同点是GBDT子树的根节点数据为前一棵子树所 ...