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。 1. GBDT+LR模型架构 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
1、以解决二分类问题为目标,训练GBDT。 2、GBDT进行特征转换。 3、转换后的特征输入到LR中进行CTR预估。 (GBDT和LR是单独训练的,GBDT产生的结果相当于之前样本的one-hot编码,因此不存在梯度回传的问题,简化了模型的训练过程)。 GBDT算法是一个比较大的种类,典型的算法包括CatBoost、LightGBM、XGBoost等,XGBoost(eXtr...
2.2 GBDT GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种基于决策树的集成学习算法,具有较强的非线性建模能力。 优点:预测效果优于LR,对特征的非线性关系建模能力较强。 缺点:训练和预测速度较慢。 # 示例:GBDT模型fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifier model=GradientBoostingClassifier()model.fit(X_trai...
GBDT+LR融合是Stacking思想的成功应用,上文中描述了GBDT的优势,但是由于其树状特性,数据敏感度较高,部分数据的调整会引发整体类别的变化,可处理数据量有限,需要一个相对比较钝化的模型。 LR模型被发觉出来,LR模型的并行能力很强,能够处理较大的数据集,同时只能处理一维的特征,学习能力有限,需要大量的特征工程。 这两...
GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,XGBoost扩展和改进了GDBT,XGBoost算法更快,准确率也相对较高。我们接下来按顺序依次对其进行介绍。 先看决策树: 决策树模型的构造过程可概括为:循环执行“特征选择+分裂子树”,最后触达阈值停止分裂。在预测阶段,我们把样本特征按树的分裂过程依次展开,最后样本的标签就是叶...
GBDT + LR 推荐算法实践 理论 包含CART、GBDT、LR,我得抽时间好好写一下。 代码 调用lightgbm代码有两种方式,这里选择一种 安装lightgbm 安装lightgbm的依赖brew install libomp,不安装会报错brew install libomp...
步骤:1)收集用户的所有信息。2)使用大数据计算平台对收集的信息进行处理,的到用户偏好数据。3)将偏好数据导入喜好类型计算算法中进行预算计算,得到预算结果。4)将推荐的结果导入数据库(redis、hbase)。5)发开一个推荐引擎,对外开放接口,输出推荐结果。
排序算法的实现 第二个主题,说一下排序。主要是对上边产生的候选集排序后把最终结果展示给用户。用到的算法也是CTR预测中常用到的LR、FM、GBDT等。 前边说过,我们除了要考虑user发信,还要考虑item会不会看信,甚至item会不会回信。 因此一次排序通常会组合好几个模型:点击模型预测user从展示里点item的概率,发信模...
但不管哪一种用到的算法是一样的。 比如用逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或者 被购买的可能性的概率,用的模型都是同一个,预测的时候是对特征转换做同样的处理。 一般封装一个通用方法供离线和在线场景调用。 有三种做推荐的Rerank排序的思想: ...
GBDT+LR的提出源自于高特征交叉带来的组合爆炸问题。推荐系统中的FM及FFM都是在基本特征的基础之上进一步构造新的特征(特征与特征之间的交叉)。2014年,Facebook提出了基于GBDT+LR组合模型的解决方法。 GBDT+LR的使用场景 GBDT+LR主要运用在CTR点击率预估,即去计算用户点击推送广告的概率。那么为什么要采用这种组合方式...