如图1,相比深度模型,GBDT+LR模型在架构而言十分的简洁。GBDT部分通过多颗回归树将输入特征重新筛选组合后为新的特征离散,LR部分则通过读取GBDT的输出特征进行模型训练。 图1 GBDT+LR的模型架构 从架构图直观来看,LR训练和GBDT特征工程部分似乎是耦合在一起的,但其实这两个环节是可以独立训练的。实际上,Facebook原文...
前面介绍了丹丹:梯度提升树原理及其公式推导和丹丹:GBDT如何解决二分类问题之后,接下来介绍GBDT+LR,该模型被称为特征工程模型化的开端。它在推荐算法演化关系图中所处的位置如下: 图1:传统推荐模型的演化关系图 由上图关系可以看到,GBDT+LR可以看成逻辑回归的完善和进化。 解决什么问题 该算法是针对什么问题提出的呢...
从而可将GBDT模型抽象为一个特征处理器,通过GBDT分析原始特征获取到更利于LR分析的新特征。这也正是GBDT+LR模型的核心思想——利用GBDT构造的新特征来训练LR模型。 2、算法原理及实现 前面简单介绍了GBDT+LR模型的产生背景和核心思想,接下来将会更为详细地描述GBDT+LR模型的算法组合思想和简单实现流程。 2.1、算法组...
举个例子,下图是一个GBDT+LR 模型结构,设GBDT有两个弱分类器,分别以蓝色和红色部分表示,其中蓝色弱分类器的叶子结点个数为3,红色弱分类器的叶子结点个数为2,并且蓝色弱分类器中对0-1 的预测结果落到了第二个叶子结点上,红色弱分类器中对0-1 的预测结果也落到了第二个叶子结点上。那么我们就记蓝色弱分类器...
Facebook提出的GBDT+LR模型:GBDT自动进行特征筛选和组合,进而生成新的离散特征向量,再把该特征向量当做LR模型的输入,来产生最后的预测结果。在CTR点击率预估的场景下使用较为广泛。 2. LR(逻辑回归模型) 逻辑回归在线性回归的基础上加了一个Sigmod函数(非线性)映射,使得逻辑回归成为了一个优秀的布尔分类算法,学习逻...
3 GBDT+LR 3.1 LR简介 3.2 GBDT简介 3.2.1 首先解释下Boosting 3.2.2 由Bosoting过渡到GDBT 3.3 GBDT+LR组合模型 1 前言 相比于协同过滤和矩阵分解利用用户的物品“相似度”进行推荐,逻辑回归模型将问题看成了一个分类问题, 通过预测正样本的概率对物品进行排序。
GBDT+LR系列(组合高阶特征) 模型示意图: 通过GBDT生成的特征,可直接作为LR的特征使用,省去人工处理分析特征的环节,LR的输入特征完全依赖于通过GBDT得到的特征通过GBDT生成的特征,可直接作为LR的特征使用,省去人工处理分析特征的环节,LR的输入特征完全依赖于通过GBDT得到的特征。
GBDT与LR融合提升广告点击率预估模型 1GBDT和LR融合 LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合。 GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征,然后给LR模型训练,提高点击率...
1.参数数量从n级别提升至n^2级别，导致模型训练效率低；2.由于组合特征共现样本稀疏，进而导致组合特征...
GBDT+LR模型是2014年由Facebook提出的, 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合, 进而生成新的离散特征向量, 再把该特征向量当做LR模型的输入, 来产生最后的预测结果, 该模型能够综合利用用户、物品和上下文等多种不同的特征, 生成较为全面的推荐结果, 在CTR点击率预估场景下使用较为广泛。