原文:(一)圖靈聯邦視頻CTR初實踐

看了半年論文,第一次上手實踐CTR任務。研一上半年比較忙,初學姑且調用一下現成的deepfm做一些實踐上的嘗試。 今天第一天,整理數據集,數據集一共五個文件,包含app信息 用戶信息 訓練集 測試集 輸出格式樣本。首先拿到數據先分析特征,做一些特征工程。思路大致如下: 需要one hot 編碼的部分: Train.txt:視頻推薦位置 User.txt:用戶畫像 tag outtag ,用戶等級 ...

2019-11-20 21:20 0 276 推薦指數:

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LR在CTR中的實踐經驗

比如我們要開個網站賣書,使用LR模型預估一下用戶點擊某本書的概率。 1 為什么選用LR 離線訓練和在線預測非常快 內存占用少 效果跟xgboost、深度模型差不多 模型簡單,方便調參 模型易於解釋,排查問題方便 第4點和第5點非常重要,工作實踐中大多數時間都是在排查 ...

Sun Feb 16 04:46:00 CST 2020 0 864
Apache Pulsar 在騰訊 Angel PowerFL 聯邦學習平台上的實踐

騰訊 Angel PowerFL 聯邦學習平台 聯邦學習作為新一代人工智能基礎技術,通過解決數據隱私與數據孤島問題,重塑金融、醫療、城市安防等領域。 騰訊 Angel PowerFL 聯邦學習平台構建在 Angel 機器學習平台上,利用 Angel-­PS 支持萬億級模型訓練的能力,將很多在 ...

Wed Sep 16 03:24:00 CST 2020 0 505
CTR預估算法之FM, FFM, DeepFM及實踐

https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目錄目錄CTR預估綜述Factorization Machines(FM)算法原理代碼實現Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代碼實現 ...

Tue Apr 23 22:54:00 CST 2019 0 791
CTR預估(1)--CTR基礎

1、評價指標體系   1)logloss:評價點擊率預測的准確性   計算公式:      對於ctr計算來說:      最后化簡可以成為:      最后的計算代碼:      這樣的計算代碼中在使用log計算時pctr[i]中的必須判斷是否為0,否則出現無窮的情況 ...

Thu Feb 16 22:16:00 CST 2017 0 2925
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 ...

Thu Sep 20 00:46:00 CST 2018 0 952
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 ...

Fri Dec 11 01:45:00 CST 2015 0 1891
CTR預估(4)--CTR特征工程

1、特征工程   模型與特征在機器學習中的關系:      特征:決定了效果的上限;模型決定了接近效果上限的程度;   數據格式:      label:0/1點擊或者沒有點擊   ur ...

Mon Feb 20 05:33:00 CST 2017 0 4790
 
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