GBDT+LR算法解析及Python實現
1. GBDT + LR 是什么 本質上GBDT+LR是一種具有stacking思想的二分類器模型，所以可以用來解決二分類問題。這個方法出自於Facebook 2014年的論文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook ...
原文：推薦系統，深度論文剖析GBDT+LR
今天我們來剖析一篇經典的論文：Practial Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。從這篇paper的名稱當中我們可以看得出來，這篇paper的作者是Facebook的廣告團隊。這是一篇將GBDT與LR模型結合應用在廣告點擊率預測的方法，雖然距今已經有好幾年了，但是文中的方法仍然沒有完全過時，至今依然有一些小公司還在使用。 這篇pa ...
2020-11-09 10:19 3 1945 推薦指數：
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參考：https://blog.csdn.net/Dby_freedom/article/details/83782000 ...
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本質上GBDT+LR是一種具有stacking思想的二分類器模型，所以可以用來解決二分類問題。這個方法出自於Facebook 2014年的論文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 GBDT+LR 使用最廣 ...
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1.背景 LR屬於線性模型，容易並行化，可以輕松處理上億條數據，但是學習能力十分有限，需要大量的特征工程來增加模型的學習能力。但大量的特征工程耗時耗力同時並不一定會帶來效果提升。因此，如何自動發現有效的特征、特征組合，彌補人工經驗不足，縮短LR特征實驗周期，是亟需解決的問題。一般 ...
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