ClaireQi的博客

模型预测结果校准——Platt Scaling方法简介：Platt scaling is a method for transforming SVM outputs from  to posterior probabilities (Platt, 1999). [1]Platt (1999) proposed transforming SVM predictions to poster...

模型预测结果校准——Isotonic regression  方法简介：Isotonic Regression: the method used by Zadrozny and Elkan (2002; 2001) to calibrate predictions from boosted naive bayes, SVM, and decision tree models.[1]Za...

模型预测结果校准——参数拟合分布以预估值作为变量，观测值作为目标，用回归算法拟合参数。（use a calibration layer to match predicted CTRs to observed click{through rates）。Platt Scaling tric approach）， 使用LR模型（sigmoid函数）对模型的输出值进行拟合，将模型的原始输出值映射为...

预测模型结果校准——Bining文献[2]中，将训练集中样本按估计值降序排序，均分成k等分；对于落在某个bin里的新样本，属于某个class的概率等于这个bin中这个class的实例所占的比例。[1] 文献[3]中，(1) 将logistic regression模型的输出结果划分成n个等长的bin，使得，定义了第i个bin的区间范围。对于第i个bin的校准值通过下式获得：即计...

 对于正负样本十分不均衡的问题，通常先进性负采样，然后再对模型进行校准，可参阅文献[1]，博客中介绍了Prior Correction 和 Weighting方法。 利用分bin的方法，通过统计训练数据的CTR，对预测的CTR进行校准，建立预测CTR到校准后CTR的映射函数，比如Bining方法。 根据已有的先验知识，以预估值作为变量，观测值作为目标，用回归算法拟合参数。比如Plattin...