GBDT与LR融合在CTR预估中的应用探索

"这篇文章主要探讨了在CTR预估中如何结合GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和LR（Logistic Regression）模型以提高预测准确性的融合方案。" 在CTR（点击率）预估中，LR模型因其易于并行化和处理大规模数据而被广泛采用。然而，线性模型的局限在于其对非线性关系的学习能力较弱，通常需要通过特征工程来创建有效的特征和特征组合。这不仅耗时，而且依赖于人工经验，可能不总是有效。 GBDT作为一种非线性模型，基于boosting策略，能够通过构建一系列决策树来捕捉数据中的复杂模式。每个新树都针对前一轮的残差进行训练，以降低整体误差。这种特性使得GBDT能够自动发现有区分性的特征和特征组合，避免了手动特征工程的繁琐过程。 Facebook在2014年提出了一种将GBDT与LR融合的方法，即使用GBDT生成的特征作为LR的输入。这种方法（GBDT+LR）减少了对人工特征工程的依赖，并且在实践中已经显示出较好的效果。通过这种方式，GBDT可以视为一个“黑盒子”，自动进行特征和特征组合的探索，如图1所示。 目前，GBDT与LR的融合方法已经在业界得到应用。例如，Facebook的论文中提到了一种融合实例。这种融合方案不仅提高了模型的预测性能，还缩短了特征实验的周期，降低了对专业技能的依赖。 GBDT在生成特征后，这些特征可以作为LR的输入，利用LR的线性模型能力对这些非线性特征进行处理，从而在整体模型中实现非线性与线性的结合，提升了模型的预测能力。在实际应用中，这种融合方案不仅可以应用于广告点击率预估，还可以扩展到其他需要特征工程和非线性建模的场景，如推荐系统、用户行为预测等。 总结来说，GBDT+LR的融合方案是一种有效的方法，它通过GBDT的强大特征提取能力来补充LR的线性模型限制，为CTR预估提供了一种更强大、更自动化的工具。这种技术的出现推动了机器学习在广告领域的进步，减少了人工干预，提高了预测精度。