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facebook:gbdt+lr在ctr预估中的应用

时间:2018-08-26 21:56:19      阅读:192      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

背景

  • facebook上的广告并不是与query关联的,而是与用户的兴趣及其人口信息相关,所以相比于搜索其候选广告的体量要大的多;
  • 级联模型:解决上述大量候选集合的问题,逐级增大计算复杂度;

实验:

  • 评估方法:

1.归一化互信熵:y-->(-1,+1)

技术分享图片

2.Calibration:预测点击数/观测点击数

CTR_avg_estm/CTR_empr

3. AUC:area-under-ROC  度量排序质量

模型结构

 

facebook:gbdt+lr在ctr预估中的应用

原文:https://www.cnblogs.com/bytedance/p/9538995.html

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