ctr预估的负采样比率修正公式

点击率预估-负采样后校准方法 在训练点击率预估模型的时候,训练数据中正负样本不均衡是常见的现象,对于这种问题,会对负样本进行采样,然后将采样后的负样本和正样本一起作为训练数据来训练ctr模型。由于负采样的缘故,会导致线上待预测数据分布与离线训练分布有很大差距,线上预估分数往往会高于真实值,所以非常有必要进行校准。 校准过程如下 变量定义。 p′p^{'}p′已经采样后的预估概率(训练) ppp未经采样的预估概率(测试) NpN_pNp​原始正样本数量 NnN_nNn​采样后负样本数量 rrr负样本的采样比例,分数,例如0.1 Nnr 阅读详情

p=c1p′−1+cp=c1p′−1+c
  • c∼(0,1]c∼(0,1]: 负样本采样比例。如果正负样本都采样,采样比分别为c1,c2c1,c2, 则 c=c2/c1c=c2/c1
  • p′p′:使用有采样的样本预估的ctr
  • pp:修正ctr(理论真实值)

特性

  • 推导方法, 可用 p=n+n++n−,p′=n+n++cn− 得到
  • 对于 logistic regression,p′=11+exp(−wx)=σ(wx)p′=11+exp(−wx)=σ(wx),可直接在此函数中修正:
    p=σ(wx+lnc)p=σ(wx+ln⁡c)
  • 通常情况 p′p′ 值较小,在 p′→0p′→0 时有 dpdp′=cdpdp′=c,此时可近似: p=cp′p=cp′
  • 相反 p′p′ 接近于 1 时,有近似:p=p′/cp=p′/c
  • 函数曲线:

这里写图片描述

XW-校准方法 搜广推业务中如何对预估CTR进行校准保序回归法的整体思想就是:不改变原有数据的Pctr排序,仅在原有Pctr的排序上进行纠偏。最终纠偏出来的CTR数据分布的单调性不变,AUC指标不变校准评价指标 :PCOC指标越接近于1,意味着CTR预估的越准确。这里面可能会存在一定的统计偏差。假设样本里有50%PV的CTR被高估了,50%PV的CTR被低估了,最终二者汇总在一起时PCOC可能还是趋近于1。(2)Calibration-N:为了解决上述PCOC指标可能存在的统计偏差,我们使用一个新的指标Cal-N。 阅读详情

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