1.2.1 FM模型——稀疏数据下的特征组合 1.2.2 FFM模型——特征域感知FM模型 1.2.3 GBDT+LR——Facebook特征组合模型 1.2.4 MLR——阿里巴巴经典CTR预估模型 精排部分【1】总结 参考文献 书籍推荐 背景 前段时间总结了推荐系统的召回部分,本系列主要介绍下推荐系统的rank部分,一共包含以下3个部分。 绝密伏击:【...
1 特征组合和发现重要特征 1)特征组合: 原始特征经过GBDT转变成高维稀疏特征(GBDT的输出相当于对原始特征进行了特征组合,得到高阶特征或者说是非线性映射),然后将这些新特征作为FM(Factorization Machine)或LR(逻辑回归)的输入再次进行拟合。 2)发现重要特征: 由于决策树的生长过程就是不断地选择特征、分割特征,因此...
本章我们就来讲解3个最常用、最基础的基于机器学习的排序算法,分别是logistics回归、FM(分解机)和GBDT(GradientBoostingDecisionTree)。这些算法原理简单、易于工程实现,并且曾经在推荐系统、广告、搜索等业务系统的排序中得到了大规模采用,是经过实践验证的、有业务价值的方法。 虽然随着深度学习等更现代化的排序算法的出...
通过对比可以看到,Gbdt+FM 的效果要比 Gbdt+LR 好一些,对于同一个数据,AUC 大概高0.7个百分点。 gbdtLrPipe = Pipeline() \.add(GbdtEncoder()\.setLabelCol(label)\.setFeatureCols(featureCols)\.setReservedCols([label])\.setPredictionCol(vecCol))\.add(LogisticRegression() \.setVectorCol(vecCol) \...
从前文知,GBDT算法损失函数的公式如下:且在第m轮迭代时,可以把fm(x)当成x,fm-1(x)当成x0,T(x;θm)当成Δx。则可进一步简化为: 我们回顾一下第m轮的训练目标:即 我们把一阶泰勒展开的损失函数变形可得到:当 时,第m-1轮的损失函数和第m轮的损失函数差值是完全平方,值大于等于0。即 ...
广告点击率模型中的LR，GBDT+LR，FM，DNN各自有其独特之处和挑战。LR作为基础模型，有着易于实现和效果稳定的优点。但线性模型的局限性在于，需要进行复杂的特征交叉选择，这一过程耗时且效果并不显著。同时，广告位对点击率的决定性影响导致特征间信息难以共享。此外，模型规模增大问题和在线预测成本高，...
模型包含三部分网络,一个是FFM(Field-aware Factorization Machines),一个是FM(Factorization Machine),另一个是DNN,其中FM网络包含GBDT和FM两个组件。通常在数据预处理的部分,需要做特征交叉组合等特征工程,以便找出帮助我们预测的特征出来,这绝对是技术活。
类似最深梯度下降法,我们可以通过梯度下降法来构造弱分类器f1, f2, … , fm,只不过每次迭代时,令 即对损失函数L,以 F 为参考求取梯度。 这里有个小问题,一个函数对函数的求导不好理解,而且通常都无法通过上述公式直接求解 到梯度函数gi。为此,采取一个近似的方法,把函数Fi−1理解成在所有样本上的离散的函...
Fm+1(x)=Fm(x)+h(x),1≤m≤MFm+1(x)=Fm(x)+h(x),1≤m≤M 注意上式中后置学习器拟合的h(x)是通过训练数据计算出来的,其不同于真实数据分布中的残差,为了对二者作区分,h(x)又被称作“伪残差” GBDT就是用决策树(CART)充当GB方法中的弱模型(基学习器),进而实现的集成学习算法,其中基学习器的...
(2)使用数据计算拟合残差fm(x) (3)计算步长γ: 此时(3)已经转化为一维优化问题 (4)更新模型 3. GBDT( Gradient Boosting Decison Tree) 概要 梯度提升的典型基函数即决策树(特别是CART) GBDT的提升算法与上类似 f(x)即tm(x): 一个树最重要的就是叶子节点和他的权值,其中bjm的预测值(权值),I表示所属...