14、在线广告点击率预测与大规模数据处理技术

在线广告点击率预测与大规模数据处理技术

在在线广告领域，准确预测广告的点击率是一项关键任务。本文将介绍如何使用逻辑回归进行点击率预测，并借助 Apache Spark 处理大规模的点击日志数据。

逻辑回归在点击率预测中的应用

在点击率预测项目中，我们面临着分类特征处理的挑战，通过独热编码技术成功克服了这一难题。随后，我们采用了逻辑回归这一分类算法，它对大型数据集具有高度的可扩展性。

逻辑回归算法的深入探讨从逻辑函数的引入开始，进而介绍了算法的工作机制。接着，我们学习了如何使用梯度下降法训练逻辑回归模型。手动实现逻辑回归分类器并在点击率数据集上进行测试后，我们掌握了使用随机梯度下降（SGD）更高级地训练逻辑回归模型的方法，并相应地调整了算法。我们还练习了使用基于 SGD 的 scikit-learn 逻辑回归分类器，并将其应用于项目中。

在使用逻辑回归时，我们还解决了可能遇到的问题，包括使用 L1 和 L2 正则化来消除过拟合、使用在线学习技术处理大规模数据集以及处理多类场景。此外，我们还学习了如何使用 TensorFlow 实现逻辑回归。最后，我们尝试使用随机森林模型进行特征选择，作为 L1 正则化逻辑回归的替代方案。

为了帮助大家巩固所学知识，这里提供一些练习：
1. 在基于逻辑回归的点击率预测项目中，能否调整 SGDClassifier 模型中的超参数，如 penalty 、 eta0 和 alpha ？能达到的最高测试 AUC 是多少？
2. 能否在在线学习解决方案中尝试使用更多的训练样本，例如