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原文里也有讲到,相较于轻量的LR训练,GBDT的训练十分费时。...
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...
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...
安装lightgbm的依赖brew install libomp,不安装会报错brew install libomp import lightgbm as lgb import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datas...
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:1.基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络...
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,发信模型...
# 推荐算法,基于监督学习的决策树算法 这个算法的由来是Facebook公司发表的一篇论文,论文中GBDT(Gradient Boost Decision Tree)的所有的迭代树叶子节点构成新特征向量,使其具有天然优势可以发现多种有区分性的特征以及特征组合,同时决策树的路径可以直接作为LR输入特征使用,可以比较优雅的实现CTR预估等相关功能。
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...