print("GBDT_LR-MSE: %.4f" % mean_squared_error(y_test, new_gbdt_lr_y_pred)) print("GBDT_LR-Accuracy : %.4g" % metrics.accuracy_score(y_test.values, new_gbdt_lr_y_pred)) print("GBDT_LR-AUC Score : %.4g" % metrics.roc_auc_score(y_test.values, new_gbdt_lr_y_pred)) 完...
2. 与LR的融合 将生成的新特征与原训练集的特征融合起来作为新的训练集,再训练LR模型 实践证明,GBDT生成的新特征能显著提升LR的拟合能力 3. API调用 3.1 lightgbm.LGBMClassifier predict方法: predict(X, raw_score=False, num_iteration=None, pred_leaf=True, pred_contrib=False) 参数pred_leaf设置为True:...
GBDT+LR比FM重要的意义在于,它大大推进了特征工程模型化这一重要趋势,某种意义上来说,之后深度学习的各类网络结构,以及embedding技术的应用,都是这一趋势的延续。 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...
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...
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,提高点击率预估模型(很多公司技术发展应用过,本人...
本来想尝试写一下阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network),发现阿里之前还有一个算法MLR,然后去查找相关的资料,里面提及了树模型也就是GBDT+LR方案的缺点,恰好之前也不太清楚GBDT+LR到底是怎么做的,所以今天我们先来了解一下GBDT和LR的融合方案。 1、背景...
LR+GBDT 在推荐问题中,我们一般都预测用户是否做某事,是一个二分类问题。 对于二分类问题一般我们使用的是逻辑回归。逻辑回归是广义的线性模型,增加sigma函数使其输出值在[0,1]内,可以看做是一个事件发生的概率值。 但是逻辑回归对非线性的关系无能为力。
GBDT+LR 使用最广泛的场景是 CTR 点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。 训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度较快的 LR。但 LR 是线性模型,学习能力有限。GBDT 算法的特点正好可以用来发掘有区分度的特征、特征组合,减少特征工程中人力成本。
# 将训练集切分为两部分,一部分用于训练GBDT模型,另一部分输入到训练好的GBDT模型生成GBDT特征,然后作为LR的特征。这样分成两部分是为了防止过拟合。 X_train,X_train_lr,y_train,y_train_lr=train_test_split(X_train,y_train,test_size=0.5)
对于DNN和FM模型的优化可以分为两类，一类是将DNN模型和FM模型各自的优点进行融合，另一类是针对DNN模型...