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
转载
2024-04-29 19:55:09
158阅读
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
转载
2024-07-27 11:17:37
31阅读
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
转载
2024-03-26 17:37:30
62阅读
GBDT+LR系列（组合高阶特征）模型示意图： 通过GBDT生成的特征，可直接作为LR的特征使用，省去人工处理分析特征的环节，LR的输入特征完全依赖于通过GBDT得到的特征通过GBDT生成的特征，可直接作为LR的特征使用，省去人工处理分析特征的环节，LR的输入特征完全依赖于通过GBDT得到的特征。思考：1）为什么要使用集成的决策树模型，而不是单棵的决策树模型：一棵树的表达能力很弱，不足以表达多个有
转载
2024-07-24 12:23:53
61阅读
1, GBDT与LR融合的原理：假设Tree1、Tree2为通过GBDT模型学出来的两颗树，x为一条输入样本，遍历两棵树后，x样本分别落到两颗树的叶子节点上，每个叶子节点对应LR一维特征，那么通过遍历树，就得到了该样本对应的所有LR特征。决策树的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。由于一棵树的每条路径，是通过最小化均方差等方法最终分割出来的有区
转载
2024-04-10 12:57:34
63阅读
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。
转载
2023-11-02 08:06:25
66阅读
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
转载
2023-10-04 20:58:19
201阅读
当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。为什么？（1）降低维度，选择重要的特征，避免维度灾难，降低计算成本（2）去除不相关的冗余特征（噪声）来降低学习的难度，去除噪声的干扰，留下关键因素，提高预测精度（3）获得更多有物理意义的，有价值的特征不同模型有不同的特征适用类型？（1）lr模型适用于拟合离散特征（见附录）（2）gbdt模型适用于拟合连续数值特征（3）一般
# 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
132阅读
# Python GBDT 特征选择的实现指南
在数据科学和机器学习中，特征选择是提升模型性能的重要步骤。这里，我们将介绍如何利用梯度提升决策树（GBDT）来进行特征选择。本文将涵盖整个流程，并逐步提供代码示例和解释。
## 实现流程
我们可以将整个特征选择过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库和数据 |
| 2
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
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
转载
2023-07-17 21:53:41
80阅读
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
转载
2024-03-04 20:00:28
53阅读
LR是线性模型，学习能力有限，此时特征工程尤其重要。现有的特征工程主要集中在寻找有区分度的特征、特征组合，但未必会有效果提升。GBDT的算法特点可以用来发掘有区分度的特征、特征组合，减少特征工程中的人力成本。相当于将决策树的路径作为LR的输入特征，对于树的每条路径，都是通过最大增益分割出来的有区分性的路径，根据该路径得到的特征、特征组合都相对有区分性，理论上不亚于人工经验的处理方式0.特征工程：基
转载
2023-10-18 16:08:19
273阅读
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
转载
2024-05-05 18:50:06
563阅读
（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
转载
2024-04-25 10:51:09
200阅读
# 使用GBDT进行特征选择的Python教程
在机器学习的过程中，特征选择是一个重要的步骤，它能帮助我们提高模型的性能，减少过拟合，并降低计算复杂度。梯度提升决策树（GBDT）是一种流行的特征选择方法。本文将带你深入了解如何使用Python实现GBDT特征选择。我们将通过以下几个步骤进行。
## 流程概述
以下是使用GBDT进行特征选择的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|
1. Airbnb搜索系统 Airbnb(爱彼迎)，是2008年成立于美国硅谷的在线度假租赁市场公司，提供住宿安排，主要是寄宿家庭或旅游体验，是估值百亿美元左右的独角兽公司(2020年)。
在Airbnb的搜索排序问题中，用户的query包含的信息可能有地点、时间、入住人数等，排序系统需要返回最匹配用户需求的搜索结果供用户选择，优化目标主要是优化成交订单数。
如下图所示，用户(us
转载
2024-05-21 11:28:37
27阅读
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
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
