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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
計算廣告CTR預估系列(七)--Facebook經典模型LR+GBDT理論與實踐 2018年06月13日 16:38:11 輕春 閱讀數 6004更多 分類專欄: 機器學習 機器學習薦貨情報局 ...
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 ...
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 ...
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 ...