推荐算法(一） GBDT+LR

最新推荐文章于 2024-03-10 00:09:16 发布
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博客主要推荐了一种算法，即GBDT与LR结合的推荐算法。这种算法在信息技术领域的推荐系统中有重要应用，能为相关业务提供有效的数据处理和分析支持。

推荐算法(一） GBDT+LR

推荐系统之GBDT+LR
qq_38375203的博客
05-09 4296
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，这里具体的讲一下GBDT这个大家伙。在讲解之前先看一章图来了解一下传统推荐模型的进化关系图，讲完这一章传统的推荐算法模型
推荐系统-排序算法：GBDT+LR
weixin_41332009的博客
01-28 1825
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。这个方法出自于Facebook 2014年的论文Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。 2. GBDT + LR 用在哪 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。 在CTR预估问题的发展初期，使用最多的方法就是逻辑回归(LR)，LR使用..
GBDT+LR算法解析及Python实现
weixin_30781107的博客
09-18 1545
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。这个方法出自于Facebook 2014年的论文Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测...
gbdt算法_GBDT+LR的推荐算法
weixin_39842237的博客
11-30 448
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呢？因为点击率预估涉及到的样本一般是上亿级别的，样本量...
推荐算法-GBDT与LR算法融合
langsiming的博客
04-11 516
什么是GBDT算法？ GBDT算法是boosting算法中的一种，这种算法的特点是，由多个弱分类算法组成，并且下级的弱分类器是依赖上级分类器的。 GBDT算法依赖CART算法 cart算法的目标是找到一个分割点使得分割后的两个子集合内部产生的方差要最小。公式如下： 通过上面的方式可以产生m个决策区域，而决策的过程其实就是根据输入条件找到符合条件的决策区域，该区域的平均值就是预测值。 ...
[机器学习] 模型融合GBDT(xgb/lgbm/rf)+LR 的原理及实践
热门推荐
摩登都市天空---专栏
01-23 1万+
目录 一、原理 GBDT + LR 是什么,用在哪 二、说明 GBDT + LR 的结构 RF + LR ? Xgb + LR? GBDT + LR 模型提升 三、实践 1 如何获得样本落在哪个叶子节点 2 举例 2.2.1 训练集准备 2.2.2 RF+LR 2.2.3 GBDT+LR 2.2.4 Xgboost+LR 2.2.5 单独使用RF, GBDT和Xgbo...
基于协同过滤算法和gbdt+lr算法实现推荐系统召回率模型和排序模型python源码.zip
最新发布
05-31
基于协同过滤算法和gbdt+lr算法实现推荐系统召回率模型和排序模型python源码.zip基于协同过滤算法和gbdt+lr算法实现推荐系统召回率模型和排序模型python源码.zip基于协同过滤算法和gbdt+lr算法实现推荐系统召回率...
精选资源
基于Spark streaming+Kafka+Redis/HBase的GBDT+LR推荐排序模型
12-28
1、资源内容：基于Spark streaming+Kafka+Redis/HBase的GBDT+LR推荐排序模型 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的...
推荐算法中经典排序算法GBDT+LR
小叮当的博客
03-10 1511
逻辑回归（LR,Logistic Regression）是一种传统机器学习分类模型，也是一种比较重要的非线性回归模型，其本质上是在线性回归模型的基础上，加了一个Sigmoid函数（也就是非线性映射），由于其简单、高效、易于并行计算的特点，在工业界受到了广泛的应用。虽然说逻辑回归可以实现回归预测，但是在推荐算法中，我们都将其看作是线性模型并把它应用在分类任务中。使用LR模型主要是用于分类任务，通常情况下也都是二分类任务，一般在推荐系统的业务中，会使用LR作为Baseline模型快速上线。
推荐系统基础05：GBDT+LR
weixin_44535347的博客
10-29 417
推荐系统基础05：GBDT+LR1. GBDT+LR简介2. 逻辑回归模型3. GBDT模型4. GBDT+LR模型 本篇为Datawhale组队学习笔记，datawhale推荐系统基础 1. GBDT+LR简介 协同过滤和矩阵分解的劣势: 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，导致生成的结果往往会比较片面。 上下文包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等 GBDT+LR： 2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型， 该模型利用GBDT
GBDT+LR
qq_38682028的博客
10-30 342
GBDT+LR 一、GBDT+LR是什么？ 1.GBDT GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种用于回归的机器学习算法，该算法由多棵决策树组成（但GBDT是回归树，不是分类决策树），所有树的结论累加起来做最终答案。当把目标函数做变换后，该算法亦可用于分类或排序。 2.LR 逻辑回归模型(Logistic regression，LR)，又称对数几率模型。 逻辑： 逻辑Sigmoi
【推荐算法 学习与复现】-- 逻辑回归算法族 -- GBDT+LR
Big_Huang的博客
04-16 1250
协同过滤仅仅使用有限的用户行为信息，逻辑回归算法模型大多引入用户行为、用户特征、物品特征和上下文特征等，从CF逐步过渡到综合不同特征的机器学习模型。 （1）逻辑回归模型 将用户特征（年龄、性别等）、用户行为（收藏、浏览等）、物品特征（属性、描述等）和上下文特征（当前时间、地点等）转化成数值型特征向量；以点击率为优化目标；利用已有数据进行训练学习模型参数；利用学习完成的模型进行推理预测用户点击率。 （2）POLY2模型--特征交叉的开始 防止“辛普森悖论”（数据...
GBDT + LR 推荐算法实践
得克特
09-23 878
理论 包含CART、GBDT、LR，我得抽时间好好写一下。 代码 调用lightgbm代码有两种方式，这里选择一种 安装lightgbm 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 skl...
GBDT+LR算法进行特征扩增
TURING.DT
10-14 899
简介 CTR估计也就是广告点击率预估，计算广告训练与平滑思想说明了是用LR算法对于预测的有效性。LR（Logistic Regression）是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR通过Logit变换将函数值映射到0~1区间，映射后的函数就是CTR的预估值。LR模型十分适合并行化，因此对于大数据的训练十分有效。但是对于线性模型而言，学习能力是有限的，因此需要大量的特征工程预先分析出有效的特征或者是...
5类系统推荐算法,非常好使,非常全
专注于Java技术、软件架构设计、数据分析
10-16 1万+
原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/u010670689/article/details/71513133 ◆ ◆ ◆ 　　序言 　　最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 　　 　　而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 　　 　　在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推
GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验
uncle_ll的博客
01-21 1406
GBDT+LR初体验
GBDT和LR结合使用分析
bbbeoy的专栏
09-26 542
https://www.deeplearn.me/1797.html
【推荐算法 学习与复现】-- 逻辑回归算法族 -- LR
Big_Huang的博客
04-16 1291
协同过滤仅仅使用有限的用户行为信息，逻辑回归算法模型大多引入用户行为、用户特征、物品特征和上下文特征等，从CF逐步过渡到综合不同特征的机器学习模型。 （1）逻辑回归模型 将用户特征（年龄、性别等）、用户行为（收藏、浏览等）、物品特征（属性、描述等）和上下文特征（当前时间、地点等）转化成数值型特征向量；以点击率为优化目标；利用已有数据进行训练学习模型参数；利用学习完成的模型进行推理预测用户点击率。 代码编写原理参考大多参照《深度学习推荐系统》书籍内容，原理见后面附...
GBDT+LR广告点击率预测模型实践教程
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是一种集成学习算法，它通过迭代地添加树来优化目标函数。GBDT可以有效地处理各种类型的数据，包括二元的、数值的和分类的特征，非常适合解决CTR预测问题。...
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