ctr预估流程

CTR预估流程通常包括以下几个步骤：首先，收集并清洗数据，包括用户行为数据、广告数据等；其次，进行特征工程，提取有用的特征，如用户画像、广告属性等；然后，选择合适的模型进行训练，如线性回归、逻辑回归、决策树等；接着，对模型进行评估和调优，以提高预测准确率；最后，将训练好的模型应用到实际场景中，实时预测用户的点击行为。在整个流程中，还需要考虑数据的实时性和模型的可扩展性等问题。