Xgboost+LR模型
2020-03-07 20:36:05 38 举报
xgboost+lr
作者其他创作
大纲/内容
w3
特征处理
user特征
输入特征
帖子特征
(1)归一化:连续性特征(2)hot编码:离散型、类别特征(3)特征交叉:用户*帖子(4)对负样本随机采样(正负样本1:1)
w4
(1)xgboost学习率、树深度、最大节点数量,叶节点最小权重、样本采样率及特征采样率、正则化参数等(2)LR迭代次数,L1/L2正则化参数等(3)通过网格搜索、交叉验证以auc为目标寻找最优参数
wn
w1
(1)xgboost输出节点(2)交叉特征
Xgboost层
Xgboost输入
Xboost+LR模型
wi
模型调参
LR层
(1)user特征:年龄、性别、画像等(2)特征特征:召回号、来源、发布时间、ctr等(3)交叉特征:用户地域与帖子地域,画像类别偏好与帖子类别等匹配权重
LR输入
w2
交叉特征
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