GBDT+LR

图文解读：推荐算法架构——精排

文章目录导语一、整体架构二、样本三、特征（一）主要有哪些特征（二）怎么处理特征四、模型（一）精排模型发展历程——线性模型CF协同过滤类LR逻辑回归类多模型融合GBDT+LR（二）精排模型发展历程——深度模型
云深处见晓·2024-02-06 19:24

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

在当今的机器学习领域，模型的选择和优化是提高预测准确性的关键。GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。GBDT通过多棵决策树的集成，能够自动进行特征组合，有效地处理非线性问题，而LR则适用于处理线性问题，并且可以给出概率输出，方便后续的风险评估和推荐概率等。然而，在
uncle_ll·2024-01-22 13:45

GBDT+LR CTR预估-Kaggle实例[有数据集]

最近读了一篇GBDT+LR实现推荐系统的文章，准备实践一下，但是所有讲这种方式的文章都没有放数据集，所以我从头开始整理了一遍思路，并且找了Kaggle上一个比赛的数据集进行实现。
路人乙yh·2024-01-02 20:22

GBDT+LR简介

文章目录一.GBDT+LR简介二.逻辑回归模型三.GBDT模型四.GBDT+LR模型一.GBDT+LR简介在协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐，忽视了用户自身特征，物品自身特征以及上下文信息等
LKID体·2023-10-18 06:12

逻辑回归总结

将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）缺点9）gbdt
孙有涵·2023-10-13 19:22

推荐系统（十四）多任务学习：阿里ESMM（完整空间多任务模型）

推荐系统（十四）多任务学习：阿里ESMM（完整空间多任务模型）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM
天泽28·2023-10-05 19:03

GBDT+LR级联实现

1.背景一般选择gbdt回归树2.实现gbdt=GradientBoostingRegressor()gbdt.fit(X_train,y_train)model_fea=gbdt.apply(X_train)model_fea_enc=enc.transform(model_fea).toarray()X_train_new=np.concatenate([X_train,model_fea_e
MusicDancing·2023-08-12 05:16

Addictive & Multiplicative in NN

学界和业界针对特征交叉也是做了很多工作，各种特征交叉方案层出不穷，如GBDT+LR、FM、Wide&Deep、Deep
Miha_Singh·2023-06-23 13:31

论文笔记 | KDD2014 | Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

//quinonero.net/Publications/predicting-clicks-facebook.pdf一为什么读这篇本文属于深度学习时代之前的一篇经典CTR预估paper，即大名鼎鼎的GBDT
ktulu7·2023-06-16 04:12

GBDT+LR算法解析及Python实现

1.GBDT+LR是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。。
代码输入中...·2023-04-04 14:18

推荐系统 | 基础推荐模型 | GBDT+LR模型 | Python实现

矩阵分解模型|隐语义模型|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|逻辑回归模型|LS-PLM|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|特征交叉|FM|FFM|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|GBDT
幼稚的人呐·2023-04-04 14:15

推荐系统入门（六）：新闻推荐实践1（附代码）

总结参考资料前言相关系列笔记：推荐系统入门（一）：概述推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码）推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码）推荐系统入门（四）：Wide&Deep（附代码）推荐系统入门（五）：GBDT
南有芙蕖·2023-01-20 17:29

神经网络（ANN）

再啰嗦一句，特征工程＋LR<GBDT+LR<神经网络＋LR
你看起来很好吃·2023-01-17 16:45

推荐系统（九）PNN模型（Product-based Neural Networks）

推荐系统（九）PNN模型（Product-basedNeuralNetworks）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines
天泽28·2023-01-11 09:05

CTR深度学习模型之 DeepFM 模型解读

CTR系列文章：广告点击率(CTR)预测经典模型GBDT+LR理解与实践（附数据+代码）CTR经典模型串讲：FM/FFM/双线性FFM相关推导与理解CTR深度学习模型之DeepFM模型解读【CTR模型】
VariableX·2023-01-09 13:06

《深度学习推荐系统》学习笔记(2)——传统推荐模型

矩阵分解MatrixFactorization(2009)逻辑回归LRPOLY2(2010)FM(FactorizationMachine)(2010)FFM(Field-awareFM)(2015)GBDT
哈喽十八子·2023-01-08 14:58

推荐系统-YouTube DNN

排序：GBDT+LR。注意力+神经协同过滤、离散协同过滤更高阶的特征级注意力机制考虑时间序列去除隐形反馈噪声负反馈推荐系统实时性差分隐私用于深度推荐系统？？
MADAO____·2022-12-28 10:32

推荐系统（Recommender System）笔记 06：推荐系统实例

推荐系统（RecommenderSystem）06：推荐系统实例Facebook的深度学习推荐系统Facebook的推荐系统应用场景GBDT+LR组合模型实时数据流框架降采样和模型校正DLRMDLRM的并行训练
MYJace·2022-12-22 14:20

互联网大厂CTR预估前沿进展

之后2014年Facebook使用GBDT+LR方案，提出了树模型构建
夕小瑶·2022-12-16 02:07

丰富 TF Serving 生态，爱奇艺开源灵活高性能的推理系统 XGBoost Serving

01系统背景及简介2014年，Facebook首先提出了GBDT+LR(Logistic
爱奇艺技术产品团队·2022-12-14 23:11

推荐系统（二十）谷歌YouTubeDNN（Deep Neural Networks for YouTube Recommendations）

推荐系统（二十）谷歌YouTubeDNN（DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+
天泽28·2022-12-14 13:34

推荐系统（十九）Gate网络（二）：百度GemNN（Gating-Enhanced Multi-Task Neural Networks）

推荐系统（十九）Gate网络（二）：百度GemNN（Gating-EnhancedMulti-TaskNeuralNetworks）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT
天泽28·2022-12-14 13:34

推荐系统（十八）Gate网络（一）：新浪微博GateNet

推荐系统（十八）Gate网络（一）：新浪微博GateNet推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM）
天泽28·2022-12-14 13:33

推荐系统（五）wide&deep模型

推荐系统（五）wide&deep模型推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM）推荐系统（四）Field-awareFactorizationMachines
天泽28·2022-12-14 13:03

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ）

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gateMixture-of-Experts）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines
天泽28·2022-12-14 13:03

推荐系统（十七）双塔模型：微软DSSM模型（Deep Structured Semantic Models）

推荐系统（十七）双塔模型：微软DSSM模型（DeepStructuredSemanticModels）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines
天泽28·2022-12-14 13:57

LS-PLM学习笔记

论文链接LearningPiece-wiseLinearModelsfromLargeScaleDataforAdClickPrediction首先介绍了传统的解决方案和局限性（1）LR不能捕捉非线性（2）GBDT
ep_mashiro·2022-12-13 22:00

推荐系统实践 0x0e LS-PLM

推荐系统实践0x0eLS-PLM在之前介绍的几个模型中，存在这些问题：LR不能捕捉非线性，只能进行一次的回归预测GBDT+LR虽然能够产生非线性特征组合，但是树模型不适用于超高维稀疏数据FM利用二阶信息来产生变量之间的相关性
qq_40848737·2022-12-13 22:28

推荐系统 | 基础推荐模型 | 逻辑回归模型 | LS-PLM | PyTorch实现

矩阵分解模型|隐语义模型|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|逻辑回归模型|LS-PLM|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|特征交叉|FM|FFM|PyTorch实现推荐系统|基础推荐模型|GBDT
幼稚的人呐·2022-12-13 22:54

推荐系统----协同过滤，矩阵分解，逻辑回归，FM,FMM,GBDT+LR,LS-PLM之间的优缺点

协同过滤：源于1992年直到2003年才被Amazon发表论文使用了基本原理：根据用户的行为历史生成用户-物品共现矩阵，利用用户相似性和物品相似性进行推荐特点：原理简单，直接，应用广泛局限性：泛化能力差，处理稀疏矩阵的能力差，推荐结果的头部效应较为明显矩阵分解：源于2006年Netflix举办推荐算法竞赛使推出的基本原理：将协同过滤算法中的共现矩阵分解为用户矩阵和物品矩阵，利用用户因向量和物品因向
西安人走哪都要吃泡馍·2022-12-13 22:20

深度学习-----------2.6（GBDT+LR，LS-PLM）

模型：GBDT+LRGBDT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，预估CTR的模型结构。GBDT构建特征工程，利用LR预估CTR这是两步独立的。GBDT是由多棵回归树组成的树林，后一颗树以前一颗树的结果与真实值的残差作为拟合目标，每棵树生成的过程是一颗标准的回归树生成过程，因此回归树种每个节点的分裂是一个自然的特征选择的过程，而多层节点的结果则对特征进
WMM_123456·2022-12-13 22:19

推荐系统系列——Wide&Deep算法和GBDT+LR算法

目录Wide&Deep算法FM它不香吗Wide&Deep模型的“记忆能力”与“泛化能力”操作流程GBDT+LR算法Wide&Deep算法FM它不香吗之前我们已经学了FM模型，不是已经很好了吗，为啥还要整这个
码上学习笔记·2022-11-28 11:30

推荐系统（十一）阿里深度兴趣网络（一）：DIN模型（Deep Interest Network）

推荐系统（十一）阿里深度兴趣网络（一）：DIN模型（DeepInterestNetwork）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines
天泽28·2022-11-27 06:23

xgboost的predict接口输出问题以及相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval、pred_leaf、pred_contribs)、利用gbdt进行特征组合

pred_leaf、pred_contribs）2.训练过程中输出相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval)3.多分类内部原理探究（不涉及源码）4.利用gbdt进行特征组合问题(gbdt
想考个研·2022-11-14 09:06

推荐系统（十六）多任务学习：腾讯PLE模型（Progressive Layered Extraction model）

推荐系统（十六）多任务学习：腾讯PLE模型（ProgressiveLayeredExtractionmodel）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（
天泽28·2022-08-16 07:47

GBDT与xgboost ：流失预测 shap解释 调参 保存调参好的模型

baggingboostingstacking2）点击率预估使用GBDT+LR进行点击率（CTR）预估。
每天都要被自己菜醒·2022-07-07 07:13

推荐系统之GBDT+LR

前言前面讲过的FM与FFM模型虽然增强了模型的交叉能力，但是不管怎样都只能做二阶的交叉，如果想要继续加大特征交叉的维度，那就会出大计算爆炸的情况。所以Facebook提出了梯度提升树（GBDT）+逻辑回归（LR）的模型，具体来说首先利用GBDT自动将特征进行筛选和组合，进而生成新的离散特征向量，然后再把特征向量当作LR模型输入，从而预估CTR。关于逻辑回归（LR）的部分前面已经讲过了，这里具体的讲
小家带你学推荐·2022-06-08 07:15

GBDT特征构造以及聚类特征构造

所以可以将GBDT的叶子结点输出，作为LR的输这种通过GBDT生成LR特征的方式（GBDT+LR），业界已有实践（Facebook，Kaggle-2014），且效果不错，是
qq_39974560·2022-04-22 07:13

推荐系统-GBDT+LR 融合

背景在CTR预估的早期，使用最多的方法时逻辑回归，逻辑回归通过Sigmoid函数，将函数值映射到0-1区间，映射之后的值就是CTR的预估值。逻辑回归是线性模型，容易并行处理，而且可以轻松处理上亿条数据，但是学习能力有限，需要进行大量的特征工程，而且大量的特征工程并不一定会带来效果的提升，同时又耗时耗力。FM模型通过隐变量的方式，虽然发现特征之间的两两组合关系，但也仅限于两两特征之间，在后来使用神经
菜鸡不得行·2022-02-13 01:24

推荐系统（七）xDeepFM模型

推荐系统（七）xDeepFM模型推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM）推荐系统（四）Field-awareFactorizationMachines
天泽28·2022-02-09 07:38

GBDT+LR 原理及代码实现

文章目录一句话说清模型结构GBDT思维导图GBDT特征转换过程GBDT+LR代码实现一GBDT+LR代码实现二一句话说清GBDT+LR，就是利用GBDT自动进行特征筛选和组合，进而形成新的离散特征向量，
Take your time_·2021-01-17 20:42

GBDT+LR模型

GBDT+LR模型是2014年由Facebook提出的，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
王小鱼鱻·2020-10-31 00:54

推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码）

推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码）目录推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码）引言1.GBDT模型2.LR模型3.GBDT+LR模型4.编程实践实战思考参考资料引言相关系列笔记：推荐系统入门
南有芙蕖·2020-10-28 19:48

推荐系统与深度学习（十五）——LS-PLM（MLR）模型原理

Python与算法模型原理CTR预估的发展过程中，LR模型是比较常用的方法，因为其计算量小容易并行，工业上应用非常广泛，同时也引发了各位大佬基于LR模型的优化改进，这一改进通常有两个方向，一个是走融合路，即GBDT
IT农民工1·2020-10-13 11:00

深度学习与推荐系统（十五）——LS-PLM（MLR）模型

CTR预估的发展过程中，LR模型是比较常用的方法，因为其计算量小容易并行，工业上应用非常广泛，同时也引发了各位大佬基于LR模型的优化改进，这一改进通常有两个方向，一个是走融合路，即GBDT+LR样式，将
livan1234·2020-09-15 09:17

梯度提升树GBDT的理论学习与细节补充

写在前面今天是梯度提升树GBDT的理论学习和细节补充，之前整理过XGBOOST和Lightgbm，在那里面提到了GBDT，但是只是简单的一过，并没有关注太多GBDT的细节，所以这次借着整理推荐系统里面的GBDT
Miracle8070·2020-09-14 21:26

AI上推荐 之 逻辑回归模型与GBDT+LR(特征工程模型化的开端)

1.前言随着信息技术和互联网的发展，我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？信息生产者：如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注？为了解决这个矛盾，推荐系统应时而生，并飞速前进，在用户和信息之间架起了一道桥梁，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户
Miracle8070·2020-09-14 21:25

FTRL算法

概述GBDT算法是业界比较好用筛选特征的算法，在线学习考虑效率和数据量，经常用GBDT离线筛选特征，输入到在线模型进行实时训练，如今比较好用的方法是GBDT+LR，而FTRL是另外一种很高效的算法，与其类似的有
静_流·2020-08-15 07:26

广告点击率(CTR)预测经典模型 GBDT + LR 理解与实践（附数据 + 代码）

2004年Facebook在论文PracticalLessonsfromPredictingClicksonAdsatFacebook中提出的GBDT+LR模型给出了一个可行的解决方案。
VariableX·2020-08-11 02:56

推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/781cde3d5f3d推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践：https://www.jianshu.com/p/6f1c2
维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-05 03:02
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