CTR校准
普遍預測CTR不准，需要校准。例如。boosted trees and SVM預測結果趨於保守。即預測的概率偏向於中值；而對於NaiveBayes預測的概率，小概率趨於更小。大概率趨於更大。經常使用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV)；以下 ...
原文：CTR校准
通常我們在做CTR預估的時候，預估值會與真是的CTR有偏差，這種偏差可能來自於負采樣，可能是因為模型的問題。 CTR預估值與真實值有偏差，並不會影響AUC指標和排序，但是實際使用中往往需要CTR的預估值不僅僅是做到有序，即正樣本排在負樣本前面，而且需要保證有一定的區分度。這涉及到一個概念保序和保距。 假設我們有這么一個序列 牛 KG,羊 KG，兔子 kg，我們有一個模型，輸入這些動物之后，根據體重 ...
2018-09-19 16:46 0 952 推薦指數：
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