1. XGBoost如何处理不平衡数据对于不平衡的数据集，例如用户的购买行为，肯定是极其不平衡的，这对XGBoost的训练有很大的影响，XGBoost有两种自带的方法来解决：第一种，如果你在意AUC，采用AUC来评估模型的性能，那你可以通过设置scale_pos_weight来平衡正样本和负样本的权重。例如，当正负样本比例为1:10时，scale_pos_weight可以取10；第二种，如果你在意
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2024-10-19 22:50:49
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# 教你如何实现“Python GBDT特征筛选”
## 整体流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------------------- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建GBDT模型 |
| 3 | 获取特征重要性 |
| 4 |
原创
2024-04-06 04:16:16
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Gradient Boost是一个框架，里面可以套入很多不同的算法。GBDT是GB的一种情况， GBDT=Gradient Boost+Decision Tree 也就是梯度提升+决策树 GB：梯度迭代 Gradient Boosting Boosting 是一种集成方法。通过对弱分类器的组合得到强分类器，他是串行的，几个弱分类器之间是依次训练的。GBDT 的核心就在于，每一颗树学
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2024-03-18 20:14:04
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1. GBDT + LR 是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。2. GBDT + LR 用在哪GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估
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2024-07-31 18:10:21
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GBDT利用损失函数的负梯度作为残差的近似值。2. 如何评估特征的权重大小？答：a. 通过计算每个特征在训练集下的信息增益，最后计算每个特征信息增益与所有特征信息增益之和的比例为权重值。b. 借鉴投票机制。用相同的gbdt参数对w每个特征训练出一个模型，然后在该模型下计算每个特征正确分类的个数，最后计算每个特征正确分类的个数与所有正确分类个数之和的比例为权重值。 xgboos
作者：Will Koehrsen 前戏 用这个工具可以高效的构建机器学习工作流程。一起来了解一下这个工具吧。特征选择是在数据集中寻找和选择最有用的特征的过程，是机器学习pipeline中的一个关键步骤。不必要的特征降低了训练速度，降低了模型的可解释性，最重要的是，降低了测试集的泛化性能。我发现自己一遍又一遍地为机器学习问题应用特别的特征选择方法，这让我感到沮丧，于是我在Python中构建了一个
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2023-08-24 23:30:30
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用GBDT构建组合特征一、理论Facebook在2014年发表“Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook”，论文中提出经典的GBDT+LR的模型结构，开启特征工程模型化、自动化的新阶段。文章提出采用GBDT自动进行特征筛选和组合，进而生成新的特征向量，再把该特征向量作为LR模型的输入，预测CTR，模型结构如下图所示。其中
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2024-04-29 19:55:09
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GBDT+LR的提出源自于高特征交叉带来的组合爆炸问题。推荐系统中的FM及FFM都是在基本特征的基础之上进一步构造新的特征（特征与特征之间的交叉）。2014年，Facebook提出了基于GBDT+LR组合模型的解决方法。GBDT+LR的使用场景GBDT+LR主要运用在CTR点击率预估，即去计算用户点击推送广告的概率。那么为什么要采用这种组合方式呢？因为点击率预估涉及到的样本一般是上亿级别的，样本量
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2024-07-27 11:17:37
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特征工程系列：GBDT特征构造以及聚类特征构造关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~0x00 前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能
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2023-07-17 21:53:41
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通过实践以下内容，使用GBDT生成新的特性，与原特性合并后，进行模型预测，AUC的分数不一定比原数据要高，所以通过测试后选择是否使用此方法。实际问题中，可直接用于机器学习模型的特征往往并不多。能否从“混乱”的原始log中挖掘到有用的特征，将会决定机器学习模型效果的好坏。引用下面一句流行的话： 特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已。 本文中我将介绍Facebook
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2024-03-26 17:37:30
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1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt的面试考核点，大致有下面几个:gbdt 的算法的流程？gbdt 如何
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。举个年龄预测问
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2024-03-04 20:00:28
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关于GBDT的算法原理和实例讲解可见：GBDT算法原理以及实例讲解GBDT总结下面是涉及到的GBDT的面试问答：基本原理通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器（利用CART回归树构建），每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。最后将这些弱分类器线性组合成一个强学习器。GBDT如何做特征选择？遍历样本的特征，对于每个特征，遍历样本的切分点，选择最优的特征的最优切分点；判断最优时使用平方误差。使
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2024-05-05 18:50:06
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～作者介绍知乎@王多鱼京东的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。一、GBDT算法原理Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）是梯度提升决策树。GBDT模型所输出的结果是由其包含的若干棵决策树累加而成，每一棵决策树都是对之前决策树组合预测残差的拟合，是对之前模型结果的一种“修正”。梯度提升树既
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2023-10-04 20:58:19
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（封面图由ERNIE-ViLG AI 作画大模型生成） 探究GBDT算法：从Boosting到特征工程GBDT是机器学习领域中非常有用的算法之一。它可以用于分类和回归问题，并且在实践中表现非常出色。GBDT算法源自于提升算法（Boosting），但是它的实现方式以及性能相比于其他提升算法更好，可以处理高维数据，同时也具有很好的泛化性能。本文将介绍GBDT算法的发展历程和原理，以及通过实际案例来
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2024-04-25 10:51:09
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1.背景LR属于线性模型，容易并行化，可以轻松处理上亿条数据，但是学习能力十分有限，需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力同时并不一定会带来效果提升。因此，如何自动发现有效的特征、特征组合，弥补人工经验不足，缩短LR特征实验周期，是亟需解决的问题。一般通过笛卡尔积进行两两相乘再进行降维得到特征组合，但事先不知道哪两个特征之间有关联，当特征几万个或者更多时，该方法很难实现。
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2023-11-02 08:06:25
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Ranking与用户画像物品画像LR模型GBDT+ LRFM模型详解、业界使用方法与坑FFM模型AUC与GAUC（深度Ranking DIN）增量学习与Online Learning从L1稀疏化、FOBOS到FTRL算法基于FM实现Ranking精排序Rankingranking粗排精排 <=250ms提高请求速度：异步调用用户特征&物品特征特征：user特征item特征上下文特征交
第一次知道网格搜索这个方法，不知道在工业中是不是用这种方式1.首先从步长和迭代次数入手，选择一个较大的步长，和较小的迭代次数。可以将步长设置为0.1，迭代次数从20-100网格搜索。2.找到最合适的迭代次数，对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samples_split进行网格搜索，最大深度3-15，样本100-800。3.找到一个最大深度，由于min_samp
02-05 GBDT+LR思维导图纲要FFM模型采用引用特征域的方式增强了模型的特征交叉能力，但是它只能做二阶的特征交叉，更高维度将会产生组合爆炸和计算复杂度过高的问题。而Facebook提出的GBDT+LR组合模型可以有效地处理高维特征组合和筛选的问题。GBDT+LR组合模型的结构一句话概括：它利用GBDT自动进行特征筛选的组合，进而生成新的离散特征向量；再把该特征向量当作LR模型输入，预估CT
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2024-06-26 11:07:37
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实验：使用的数据集为天池新人赛中的，优惠券使用预测。利用FM/FFM做自动化特征工程，利用GBDT进行预测。结论：先说结论，用FM/FFM 来自动化特征工程的效果并不好，不如人工构建特征+GBDT原因：在GBDT模型下加入FM/FFM一阶特征，并没有起到提高AUC的作用，反而略微下降。因为新加入的特征本身就存在原来的特征中，为共线性的特征，产生了干扰。所以没有必要加入一阶特征，但是我们可以通过所获
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2024-06-03 20:24:20
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