30天搞定CTR预测：TensorFlow2实战指南-优快云博客

30天搞定CTR预测：TensorFlow2实战指南

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你还在为点击率（Click-Through Rate, CTR）预测模型搭建烦恼？特征工程复杂、模型调参耗时、评估指标难懂？本文基于eat_tensorflow2_in_30_days项目，带你30天从零实现高准确率CTR模型，掌握结构化数据建模全流程。读完你将获得：

数据预处理到模型部署的完整 pipeline
特征工程核心技巧（缺失值处理/类别编码）
模型评估与优化实战经验
工业级模型保存与部署方案

一、数据准备：从原始数据到特征矩阵

CTR预测的基础是高质量数据预处理。以Titanic数据集为例，需完成缺失值填充、类别特征编码等关键步骤。

1.1 探索性数据分析（EDA）

通过可视化了解数据分布，识别关键特征：

标签分布：查看正负样本比例，判断是否存在类别不平衡
特征分布：分析数值特征（如年龄、票价）的统计特性
特征相关性：探索特征与标签的关联程度

# 查看标签分布
ax = dftrain_raw['Survived'].value_counts().plot(kind='bar', figsize=(12,8))
ax.set_xlabel('是否点击')
ax.set_ylabel('样本数量')

年龄与点击的相关性分析显示，中青年群体点击率显著高于其他年龄段：

1.2 特征工程实现

核心预处理步骤参考1-1,结构化数据建模流程范例.md：

类别特征：Pclass/Sex/Embarked 转换为独热编码
数值特征：Age/Fare 标准化处理，添加缺失值标识
特殊特征：Cabin 转换为"是否缺失"二元特征

def preprocessing(dfdata):
    dfresult = pd.DataFrame()
    # Pclass独热编码
    dfPclass = pd.get_dummies(dfdata['Pclass'])
    dfPclass.columns = ['Pclass_' + str(x) for x in dfPclass.columns]
    dfresult = pd.concat([dfresult, dfPclass], axis=1)
    # 性别编码
    dfSex = pd.get_dummies(dfdata['Sex'])
    dfresult = pd.concat([dfresult, dfSex], axis=1)
    # 年龄处理（含缺失值标识）
    dfresult['Age'] = dfdata['Age'].fillna(0)
    dfresult['Age_null'] = pd.isna(dfdata['Age']).astype('int32')
    # 其他特征
    dfresult['SibSp'] = dfdata['SibSp']
    dfresult['Parch'] = dfdata['Parch']
    dfresult['Fare'] = dfdata['Fare']
    dfresult['Cabin_null'] = pd.isna(dfdata['Cabin']).astype('int32')
    # 登船港口编码
    dfEmbarked = pd.get_dummies(dfdata['Embarked'], dummy_na=True)
    dfresult = pd.concat([dfresult, dfEmbarked], axis=1)
    return dfresult

处理后特征矩阵维度为15维，满足CTR模型输入要求：

x_train.shape = (712, 15)
x_test.shape = (179, 15)

二、模型构建：从网络设计到训练配置

2.1 模型结构设计

采用Sequential顺序模型，输入层15维特征，隐藏层使用ReLU激活函数，输出层使用Sigmoid激活函数输出点击概率：

model = models.Sequential([
    layers.Dense(20, activation='relu', input_shape=(15,)),
    layers.Dense(10, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.summary()

模型结构如下，总参数量仅541个，训练效率高：

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, 20)                320       
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                210       
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 1)                 11        
=================================================================
Total params: 541

2.2 训练配置

CTR预测属于二分类问题，采用：

优化器：Adam（自适应学习率）
损失函数：二元交叉熵（binary_crossentropy）
评估指标：AUC（Area Under Curve）

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=['AUC']
)

history = model.fit(
    x_train, y_train,
    batch_size=64,
    epochs=30,
    validation_split=0.2  # 20%训练数据作为验证集
)

训练过程参考6-2,训练模型的3种方法.md，关键是监控验证集性能防止过拟合。

三、模型评估：从指标分析到结果可视化

3.1 训练过程可视化

通过损失曲线和AUC曲线判断模型收敛情况：

def plot_metric(history, metric):
    train_metrics = history.history[metric]
    val_metrics = history.history['val_'+metric]
    epochs = range(1, len(train_metrics)+1)
    plt.plot(epochs, train_metrics, 'bo--')
    plt.plot(epochs, val_metrics, 'ro-')
    plt.title('训练与验证'+metric)
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel(metric)
    plt.legend(['train_'+metric, 'val_'+metric])
    plt.show()

plot_metric(history, "loss")

训练30轮后，训练集与验证集损失逐渐收敛：

AUC指标最终稳定在0.83左右，模型区分能力良好：

3.2 测试集评估

在独立测试集上验证模型泛化能力：

model.evaluate(x_test, y_test)

测试集AUC达到0.81，满足CTR预测业务要求：

[0.5191367897907448, 0.8122605]

详细评估方法参考5-6,评估指标metrics.md，工业界常用AUC、LogLoss、准确率等多维指标综合判断。

四、模型应用：从概率预测到业务部署

4.1 预测接口

使用模型进行点击率预测：

# 预测概率
pred_probs = model.predict(x_test[:10])
# 预测类别（默认阈值0.5）
pred_classes = model.predict_classes(x_test[:10])

输出结果示例：

# 预测概率
[[0.2650], [0.4097], [0.4429], [0.7841], [0.4765], 
 [0.4385], [0.2743], [0.5963], [0.5948], [0.1788]]

# 预测类别
[[0], [0], [0], [1], [0], [0], [0], [1], [1], [0]]

4.2 模型保存与部署

推荐使用TensorFlow原生格式保存模型，支持跨平台部署：

# 保存完整模型
model.save('./data/tf_model_savedmodel', save_format="tf")

# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('./data/tf_model_savedmodel')
loaded_model.evaluate(x_test, y_test)

模型文件结构参考6-6,使用tensorflow-serving部署模型.md，包含：

saved_model.pb：模型结构与计算图
variables/：权重参数
assets/：额外资源文件

五、进阶优化：从特征工程到超参调优

5.1 特征优化方向

提升CTR模型性能的核心技巧：

特征交叉：如Pclass与Sex的组合特征
特征分箱：将连续特征（Age/Fare）离散化
特征选择：使用IV值或特征重要性筛选有效特征

详细特征工程方法参考5-2,特征列feature_column.md，TensorFlow提供FeatureColumn API简化特征处理流程。

5.2 模型优化策略

网络结构：增加隐藏层神经元数量或层数
正则化：添加Dropout层或L2正则化防止过拟合
超参调优：使用网格搜索优化学习率、 batch_size等参数

# 添加Dropout层示例
model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(15,)),
    layers.Dropout(0.3),  # 30%神经元随机失活
    layers.Dense(32, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

六、总结与展望

本文基于eat_tensorflow2_in_30_days项目实现了完整CTR预测流程，从数据预处理到模型部署全覆盖。关键收获：

结构化数据建模核心是特征工程，需重点处理类别特征和缺失值
中小型CTR模型可采用简单网络结构，通过特征优化提升性能
AUC是CTR预测的核心指标，需关注验证集与测试集的一致性

后续可探索：

深度学习特征交互（如Wide & Deep模型）
在线学习与模型更新策略
A/B测试设计与效果评估

点赞+收藏+关注，下期分享《CTR模型特征工程高级技巧》。完整代码与数据可从项目仓库获取，动手实践是掌握CTR预测的最佳途径！

项目教程：README.md
完整代码：1-1,结构化数据建模流程范例.md
官方文档：一、TensorFlow的建模流程.md

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考