CTR之LR、MLR、GBDT+LR

LR

LR模型是广义线性模型，从其函数形式来看，LR模型可以看做是一个没有隐层的神经网络模型（感知机模型)

LR模型一直是CTR预估问题的benchmark模型，由于其简单、易于并行化实现、可解释性强等优点而被广泛使用。然而由于线性模型本身的局限，不能处理特征和目标之间的非线性关系，因此模型效果严重依赖于算法工程师的特征工程经验。为了让线性模型能够学习到原始特征与拟合目标之间的非线性关系，通常需要对原始特征做一些非线性转换。常用的转换方法包括：连续特征离散化、特征之间的交叉等。