風控（二）：GBDT+LR完成特征非線性組合及建模
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 ...
原文：xgboost的predict接口輸出問題以及相關參數的探究(evals、evals_result、verbose_eval、pred_leaf、pred_contribs)、利用gbdt進行特征組合問題(gbdt+lr)
一 一直對xgboost的輸出有些疑惑，這里記錄一下 .xgboost的predict接口輸出問題 參數pred leaf pred contribs .訓練過程中輸出相關參數的探究 evals evals result verbose eval .多分類內部原理探究 不涉及源碼 .利用gbdt進行特征組合問題 gbdt lr 二 導入驗證數據，驗證問題 針對問題 針對問題 ： 針對問題三 針對問 ...
2022-01-30 10:51 0 917 推薦指數：
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參考：https://blog.csdn.net/Dby_freedom/article/details/83782000 ...
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一、特征組合 廣告點擊率預估、推薦系統等業務場景涉及到的特征通常都是高維、稀疏的，並且樣本量巨大，模型通常采用速度較快的LR，然而LR算法學習能力有限，因此要想得到好的預測結果，需要前期做大量的特征工程，工程師通常需要花費大量精力去篩選特征、做特征與處理，即便這樣，最終的效果提升可能非常有 ...
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