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的预测结果为[0 1 0],红色弱分类器的预测...
而每一棵树的深度,都决定了特征交叉的阶数,如图中深度是3,则意味着进行了两次分裂,最终的结果就是两个特征进行组合的结果,为二阶交叉。 模型结构 如下图所示,GBDT+LR的模型结构分为两个部分,上面的是GBDT训练出来的分类器,下面的部分对应的就是LR。上面的GBDT用以做特征构建使用,对于所有的样本来说,经过GBDT...
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...
2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型, 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。 下面首先会介绍逻辑回归和GB...
GBDT+LR模型的实现主要包括以下几个步骤: 数据预处理:包括数据清洗、特征选择、特征变换等。 GBDT特征提取:使用GBDT对原始特征进行训练,并生成新的特征表示。GBDT的叶子节点可以看作是新的特征,树的结构帮助自动组合和提取重要特征。 特征拼接:将原始特征与GBDT生成的叶子节点特征结合,形成新的特征向量。 LR分类:使用...
GBDT+LR模型由Facebook于2014年发布的一个CTR预估模型,核心思路是基于GBDT做特征筛选和高维特征组合,基于LR做CTR预估。本文回顾此模型的原因是GBDT+LR模型较之于FFM,提供了一种截然不同的特征交叉思路。同时,其论文中指出GBDT+LR模型在Facebook广告预测上比单独的LR或GBDT都有3%以上的提升,模型性能可见一斑。
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...
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...
GBDT+LR组合模型在推荐系统领域的重要性在于,它大大推进了特征工程模型化这一重要趋势。在此之前,特征工程的主要解决方法有两种:一是进行人工或半人工的特征组合和筛选;二是通过改造目标函数,改进模型结构,增加特征交叉项来增强特征组合能力。但这两种方法都有弊端:第一种方法对算法工程师的经验和精力投入要求较高;...
# 构建模型 LR = LogisticRegression() LR.fit(x_train, y_train) train_logloss = log_loss(y_train, LR.predict_proba(x_train)[:, 1]) val_logloss = log_loss(y_val, LR.predict_proba(x_val)[:, 1]) print('train_logloss: ',train_logloss) ...