1.3 树模型对稀疏离散特征,处理较差 参考: 腾讯大数据:CTR预估中GBDT与LR融合方案 推荐系统遇上深度学习(十)–GBDT+LR融合方案实战 GBDT只是对历史的一个记忆罢了,没有推广性,或者说泛化能力。 但这并不是说对于大规模的离散特征,GBDT和LR的方案不再适用,感兴趣的话大家可以看一下参考文献2和3,这里就不再介绍...
由于sigmoid函数的定义域是(-INF, +INF),而值域为(0, 1)。因此最基本的LR分类器适合于对两分类(类0,类1)目标进行分类。Sigmoid 函数是个很漂亮的“S”形,如下图所示: LR分类器(Logistic Regression Classifier)目的就是从训练数据特征学习出一个0/1分类模型--这个模型以样本特征的线性组合 作为自变量,使用lo...
1 模型对比与性能评估 1.1 逻辑回归 逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热,但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且,最为突出的两点就是其...
Lasso回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是一种线性回归模型,通过引入L1正则化(即Lasso惩罚项),对模型中的系数进行压缩,使某些系数缩减至零,从而实现特征选择和模型稀疏性。Lasso回归由Robert Tibshirani提出,主要用于处理变量过多而样本量较少的情况,能够有效防止过拟合并解决多...
MLR目标函数的数学形式如上式,首先用聚类函数π对样本进行分类(这里的π采用了softmax函数,对样本进行多分类),再用LR模型计算样本在分片中具体的CTR,然后将二者进行相乘后加和。 其中超参数分片数m可以较好地平衡模型的拟合与推广能力。当m=1时MLR就退化为普通的LR,m越大模型的拟合能力越强,但是模型参数规模随m...
5. 另外其他各种模型的构建 lr = LogisticRegression(random_state=2018,tol=1e-6) # 逻辑回归模型tree = DecisionTreeClassifier(random_state=2018) #决策树模型svm = SVC(probability=True,random_state=2018,tol=1e-6) # SVM模型forest=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=2018) # 随机森...
基学习器的选择:选择两个基学习器,逻辑斯蒂回归(LR)和LightGBM。 超参数优化:使用交叉验证、网格搜索和提前终止的方法确定模型的超参数。 特征融合:基学习器对15个传统相似性指标进行融合,得到两个融合特征。 特征合并与第二学习层 特征合并:将基学习器学到的融合特征合并,形成新的训练集与测试集。
FTRL： 原理：针对广告和推荐场景下样本特征向量极度稀疏、维度极高的问题，通过优化算法使模型参数尽可能多地为0，以自动过滤掉这些特征。 特点：适用于特征极度稀疏的场景，能够生成“轻量级”的模型，提高模型训练和预测的效率。LSPLM： 原理：在LR的基础上采用分而治之的思路，先对样本进行分片，再在...
5. 另外其他各种模型的构建 lr = LogisticRegression(random_state=2018,tol=1e-6) # 逻辑回归模型 tree = DecisionTreeClassifier(random_state=2018) #决策树模型 svm = SVC(probability=True,random_state=2018,tol=1e-6) # SVM模型 forest=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=2018) # ...
超参数优化:使用交叉验证、网格搜索和提前终止的方法确定模型的超参数。 特征融合:基学习器对15个传统相似性指标进行融合,得到两个融合特征。 特征合并与第二学习层 特征合并:将基学习器学到的融合特征合并,形成新的训练集与测试集。 第二学习层:包含一个元分类器,选择LR模型。在这一层也使用交叉验证、网格搜索和...