XLearn学习笔记——再看FM与FFM

最新推荐文章于 2024-01-24 19:51:57 发布
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分类专栏： NLP与推荐算法 文章标签： xlearn FM FFM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/106970203
本文介绍了使用XLearn库学习FM（Factorization Machines）和FFM（Field-aware Factorization Machines）的过程，重点在于它们在推荐系统中的应用。作者通过QQ群分享资源，并探讨了如何评估模型的分类性能，特别是在AUC和数据转换方面遇到的问题。尽管遇到了一些挑战，如模型加载和多分类支持的疑问，但XLearn提供了完成分类和回归任务的必要功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

闲暇时间找点事做才会感到内心的宁静，搬砖才是灵魂的寄托。读paper读不下去就直接上github学习点库吧

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一搜FM，FFM，最多星的还是这个，如下，安装成功，中文doc

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机器学习笔记：如何用xLearn实现FFM算法
shendeyidishui的博客
05-05 2049
在推荐系统和计算广告业务中，点击率CTR（click-through rate）和转化率CVR（conversion rate）是衡量流量转化的两个关键指标。准确的估计CTR、CVR对于...
xlearn:快速落地FM/FFM机器学习算法
最新发布
TURING.DT
05-07 705
在这个样例中，将使用xLearn来解决一个经典的机器学习问题：在线广告预估。样例数据在： https://github.com/aksnzhy/xlearn/demo/classification/mushroom/.样例数据在： https://github.com/aksnzhy/xlearn/demo/classification/titanic/.样例数据在： https://github.com/aksnzhy/xlearn/demo/regression/house_price/.
xlearn：高性能，易于使用且可扩展的机器学习（ML）软件包，包括适用于Python和CLI接口的线性模型（LR），因式分解机（FM）和现场感知的因式分解机（FFM）
02-03
什么是xLearn？ xLearn是一种高性能，易于使用且可扩展的机器学习程序包，其中包含线性模型（LR），因式分解机（FM）和现场感知的因式分解机（FFM），所有这些都可用于解决大型问题。规模的机器学习问题。 xLearn对于解决大规模稀疏数据上的机器学习问题特别有用。 许多现实世界的数据集都处理高维稀疏特征向量，例如推荐系统，其中类别和用户数量约为数百万。 在这种情况下，如果您是liblinear，libfm和libffm的用户，那么xLearn是另一个更好的选择。 性能 xLearn由高性能C ++代码开发，并经过精心设计和优化。 我们的系统旨在最大程度地提高CPU和内存的利用率，提供缓存感知的计算，并支持无锁学习。 通过结合这些见解，xLearn比类似系统快5到13倍。 便于使用 xLearn不依赖任何第三方库，用户可以克隆代码并使用cmake对其进行编译。 此外，xLearn支持非常简单的Python和CLI界面，供数据科学家使用，它还提供了许多有用的功能，这些功能已广泛用于机器学习和数据挖掘比赛中，例如交叉验证，提早停止等。 可扩展性 xLearn可用于解决大
xlearn
微信号：RunsenLiu
10-06 1399
大家都知道sklearn这玩意，听说过xlearn 吗？ xLearn 是一款高性能的，易用的，并且可扩展的机器学习算法库，你可以用它来解决大规模机器学习问题，尤其是大规模稀疏数据机器学习问题。 官方文档 https://xlearn-doc-cn.readthedocs.io/en/latest/python_api/ 在近年来，大规模稀疏数据机器学习算法被广泛应用在各种领域，例如广告点击率预测...
FM xlearn实战
skyecs的博客
07-14 824
xlearn文档：https://xlearn-doc-cn.readthedocs.io/en/latest/python_api/index.html import xlearn as xl # Training task ffm_model = xl.create_ffm() # Use field-aware factorization machine (ffm) ffm_model.setTrain("./small_train.txt") # Set t
cpp-xLearn高性能易于使用和可扩展的机器学习包
08-16
xLearn - 高性能，易于使用和可扩展的机器学习包，这可以用来解决大规模的分类和回归问题。 如果您是liblinear，libfm或libffm的用户，那么现在xLearn是您另一个更好的选择。
安装xlearn包 （学习FM因子分解机）
she_is_brilliant的博客
11-11 2442
xLearn机器学习库：安装与实践指南
uncle_ll的博客
01-24 729
xlearn机器学习库 安装与实践
【机器学习】基于Xlearn的sklearn接口的ffm模型搭建
weixin_42487713的博客
03-26 1221
一、介绍 最近在进行风控相关的模型搭建，一般使用xgb和lr等的模型，突然想尝试一下ffm模型看看效果，之前在做推荐任务时有通过torch实现，但是在一些项目上部署比较麻烦，自己写的代码在优化上也不是很好，因此这次准备通过第三方库的形式进行ffm模型构建。在网上搜罗了一下，实现相关算法的python库有：LibFFM、xlearn和tffm等。今天给大家讲讲基于xlearn的研究和其中需要准备的一些工具。 xLearn是一款高性能，易于使用且可扩展的机器学习软件包，包括FM和FFM模型，可用于大规模解决
XGB+FM、XGB+FFM代码实现（FM、FFM基于xlearn、pylibfm实现）
WGS.
04-13 1146
文章目录假数据XGB+FMXGB+FFM保存model XGB+FM 同 GBDT+LR 原理一致，原理解释可看下面这篇文章，本文只分享XGB+FM的代码实现demo https://blog.youkuaiyun.com/qq_42363032/article/details/112756687 假数据 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from skl
Windows下libffm在python中的简单使用
05-17
python; libffm ；Windows
推荐排序模型1——FM、FFM及python（xlearn）实现
u012290039的专栏
06-22 4590
排序模型在工业界已经有了很长时间的历史，从基于策略规则的人工指定特征权值开始，发展到LR线性模型，LR+GBDT半自动特征组合模型，再到FM自动二阶特征组合模型及深度学习模型等不断发展。其中FM系列模型占据比较重要的位置，本篇文章就FM模型进行分析和总结。 目录1，概述2，FM模型 1，概述 在机器学习中，预测是一项基本的任务，所谓预测就是估计一个函数，该函数将一个n维的特征向量x映射到一个目标域T： D={(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(N),y(N))}D =\{(x^{
因子分解机（libffm+xlearn）
songbinxu的博客
03-23 1万+
因子分解机 一、简介   在CTR和CVR预估任务中，可能有大量的ID类特征（Categorical Feature），一般来说并不适合直接送入树模型（xgboost完全不支持，lightgbm只根据取值不同），一种常用的做法是通过Label Encoding变成离散的稀疏的高维向量（最具代表的是Onehot独热编码），然后送入LR训练。在独热编码的作用下，产生了多项式模型参数学习困难的问...
xlearn初探
sheldonwong的专栏
12-17 2283
简介 xLearn 是一款高性能的，易用的，并且可扩展的机器学习算法库，你可以用它来解决大规模机器学习问题，尤其是大规模稀疏数据机器学习问题。在近年来，大规模稀疏数据机器学习算法被广泛应用在各种领域，例如广告点击率预测、推荐系统等。如果你是 liblinear、libfm、libffm 的用户，那么现在 xLearn 将会是你更好的选择，因为 xLearn 几乎囊括了这些系统的全部功能，并且具有...
Xlearn ——快速落地FM/FFM机器学习算法
Python_Ai_Road的博客
01-01 1281
Xlearn是你面对结构化数据分类/回归任务时，除了xgboost/lightgbm/catboost之外，又不想搞训练很慢的深度学习模型时，可以尝试考虑的一个能够快速落地的机器学习baseline基准。你可以将它单独使用 (在某些场景中可能会好于GBDT类模型)，也可以尝试将它和GBDT类模型进行模型融合(基本在所有场景中都会有所提升)。它常常在广告点击率预测、推荐系统等存在大规模稀疏特征，并且...
pycharm sklearn安装_机器学习数据分析极简思路及sklearn算法实践小试
weixin_39609887的博客
11-26 602
机器学习数据分析极简思路机器学习拥有庞大的知识体系，这里对机器学习的数据分析的整个思路和流程作最最简单的归纳。机器学习的步骤大致包括：1)理解和清理数据2)特征选择3)算法建模4)测试评估模型1)理解和清理数据理解数据数据是机器学习大餐的原始食材，对数据分析起着至关重要的作用，理解原始数据的含义将有助于进一步分析。例如，甲基化图谱与年龄有着显著的相关性，而与性别关系不大，因此在数据分析中...
推荐系统FM & FFM算法解读与实践
热门推荐
baymax_007的博客
11-13 3万+
在推荐系统和计算广告业务中，点击率CTR（click-through rate）和转化率CVR（conversion rate）是衡量流量转化的两个关键指标。准确的估计CTR、CVR对于提高流量的价值，增加广告及电商收入有重要的指导作用。业界常用的方法有人工特征工程 + LR（Logistic Regression）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree） + ...
xlearn安装与实战
林夕
05-20 1万+
一、Introduction 机器学习中的又一个利器，广泛用于Kaggle或类似的数据比赛。 　xlearn的优势： 1.通用性好，包括主流的算法（lr, fm, ffm 等），用户不用再切换于不同软件之间 ２.性能好,测试 xLearn 可以比 libfm 快13倍，比 libffm 和 liblinear 快5倍 3.易用性和灵活性，xLearn 提供简单的 python 接口...
Linux下通过源码安装大规模稀疏性数据机器学习库xlearn（支持LR、FM、FFM）
小白白的博客
12-08 1016
（作者：陈玓玏） 因为想尝试一下FM算法，所以在网上找了很久的开源库，找到了这个xlearn。这个是北大的肖臻研究员和马超博士他们课题组一起开发的，17年才发布，是用C++写的，还没有发布windows版本，只有Linux和mac能用。 github下载地址：https://github.com/aksnzhy/xlearn 中文文档：https://xlearn-doc-cn.readthedo...
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