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Xgboost+LR模型
2020-03-07 20:36:05
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xgboost+lr
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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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