Embedding技术如何融入传统机器学习框架——以LR为例

"这篇文档探讨了如何在不使用深度学习模型的情况下，将Embedding技术融入传统的机器学习框架，特别是逻辑回归(LR)和梯度提升决策树(GBDT)。作者石塔西提出，尽管深度学习模型如DNN在推荐和广告系统中广泛应用，但上线困难的问题使得传统算法仍有其价值。在某些情况下，如后端支持有限或实时性要求高，LR和GBDT可能更为合适。" 文章中提到，Embedding技术在传统机器学习算法中的应用具有实战价值，尤其是在DNN上线困难的场景下。Embedding能够将离散特征转换为连续向量，增强模型的表达能力，但直接使用Embedding可能并不适合传统的LR框架。因为LR模型通常处理离散特征，而Embedding产生的向量是连续的，直接使用可能导致计算复杂度增加。 石塔西建议，一种可能的方法是不直接使用Embedding本身，而是将其转化为可被LR接受的形式。例如，可以将每个特征的Embedding向量的平均值或者加权平均值作为新的特征引入到LR模型中。这样，原本的离散特征被转换成了实数值，符合LR的输入要求，同时保留了Embedding的部分信息。 此外，还可以考虑使用部分维度的Embedding，或者采用降维方法（如PCA）来减少特征的维度，从而降低计算复杂度。另一个策略是通过组合Embedding，比如将不同特征的Embedding进行拼接或者相加，创建新的组合特征，这些组合特征可以反映原始特征之间的关系，有助于LR模型学习更复杂的模式。 在实际应用中，还需要注意特征选择和模型正则化，以防止过拟合。可以使用特征重要性评估来决定哪些组合特征应该保留，哪些可以剔除。同时，正则化技术如L1和L2可以帮助控制模型的复杂度，保持较好的泛化能力。 将Embedding融入传统机器学习框架需要创新性地处理特征表示，以保持模型的简洁性和实时性。这需要根据具体业务需求和计算资源来调整策略，找到最佳平衡点。通过这些方法，即使在限制使用复杂模型的环境下，也能充分利用Embedding的优势，提升传统机器学习模型的性能。