最好的trick就是保證數據精准前提下,如無必要,不要采樣。既然數據是模型的上限,就不應該破壞這個上限。 聊聊什么是精准。 很多號稱數據清洗的工作,都是工程體系太弱的后果,其實不是算法的問題。比如,沒有曝光日志,用了服務端日志,偽曝光做了負樣本;沒有准確的曝光日志 ...
參考:https: zhuanlan.zhihu.com p 在CTR預估中,負樣本采樣是一種常見的特征工程方法。一般CTR預估的原始正負樣本比可能達到 : : 左右,而要獲取好的效果,一般需要采樣到 : : 之間 VC維可推導 。 我們詳細分析采樣對於pCTR的影響。 設采樣前CTR為,采樣后CTR為,正樣本數為,負樣本數為,正樣本采樣概率為,負樣本采樣概率為,其中 n m l 。 p frac ...
2019-05-06 15:18 0 1545 推薦指數:
最好的trick就是保證數據精准前提下,如無必要,不要采樣。既然數據是模型的上限,就不應該破壞這個上限。 聊聊什么是精准。 很多號稱數據清洗的工作,都是工程體系太弱的后果,其實不是算法的問題。比如,沒有曝光日志,用了服務端日志,偽曝光做了負樣本;沒有准確的曝光日志 ...
目錄 概 主要內容 殊途同歸 Gutmann M U, Hyvarinen A. Noise-contrastive estimat ...
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 ...
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 ...
subsampling 是對所有樣本進行無差別的隨機抽樣,為選取最優的采樣頻率,facebook 試驗了 0.0 ...
https://www.cnblogs.com/rainsoul/p/7890641.html 總結一下學習筆記 如,做一個汽車的照片分類,正樣本 就是 正確的 汽車的圖片,負樣本就是 不是 汽車的圖片。 通過模型訓練,可以告訴機器,那些是對的,哪些是錯誤的。錯誤的就是負樣本。 針對 ...
下文中的模型都是以Skip-gram模型為主。 1、論文發展 word2vec中的負采樣(NEG)最初由 Mikolov在論文《Distributed Representations of Words and Phrases ...
轉自:http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 在機器學習中經常會遇到正負樣本的問題,花了一點時間查找資料,基本上弄明白了一點到底是怎么回事,記錄在這里以便以后查看,也希望能夠幫助到有疑惑的人,當然也希望理解的比較透徹的人看到之后對於理解 ...