28、点击率预测与云污染监测系统技术解析

点击率预测与云污染监测系统技术解析

点击率预测相关技术

在点击率（CTR）预测中，数据预处理是重要的一环。收集到的数据往往存在噪声、不完整和不一致的问题，不能直接作为学习算法的输入。数据预处理主要包括特征选择和归一化两个技术。
- 特征选择 ：由于数据集中并非所有特征都对预测有用，因此需要手动选择特征。
- 归一化 ：每个特征的值范围不同，为了便于处理，需要将所有特征的值归一化到0到10之间。这里使用了Min - max方法进行归一化。

逻辑回归被用于估计CTR并根据CTR预测点击情况。逻辑回归基于对数几率函数，即优势比的自然对数。CTR的预测值始终在0 - 1的范围内。对于给定的m个数据点和k个特征，逻辑回归的假设函数为：
[f(z)=\frac{1}{1 + e^{-z}}]
其中(z = \beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_kX_k)，(\beta_0,\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_k)是需要估计的参数。(h_{\beta}(X))或(p(Y = 1|X;\beta))表示在给定特征下广告被点击的概率，(p(Y = 0|X;\beta))或(1 - h_{\beta}(X))表示广告未被点击的概率。如果(h_{\beta}(X))的结果大于0.5，则预测为“点击”，否则预测为“未点击”。

为了拟合给定数据点的模型，使用了最大似然估计（MLE）方法。其目标是最大化平均目标函数(J(\beta))的值，对于m个数据点，其公式为：
[J(\beta)=\frac{1}{m}\sum_{i