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在 CRT 中，最大的两个问题就是：
- 数据不均衡。在投放的大量广告中真正转化的样本数量很少。
- 数据稀疏。每个样本的特征信息都不太全。
LR 和 XGOOST 是 CTR 中常用的两种模型，二者各有优缺点，在 facebook 中使用 XGBOOST（提取特征） + LR（预测） 的方式。GBDT 模型擅长处理连续特征值，而 LR 则擅长处理离散特征值。在 XGBOOST 中，将连续特征值输入 XGBOOST 中，训练好模型以后，得到 K 棵数，每棵树上分别有 n1,n2,...,nKn1,n2,...,nK 个叶子结点。每个预测样本在每棵树中都会落在一个叶子结点上面，那么以落在棵树上的叶子结点 ID 作为该样本的特征值，就得到了一个 n1+n2+...+nKn1+n2+...+nK 维的稀疏特征，其中有 K 个值为 1， 其余值全部为 0。得到这样的特征以后，再结合其他一些离散的特征一起输入到 LR 中进行二次训练。
逻辑回归LR的特征为什么要先离散化
在工业界，很少直接将连续值作为特征喂给逻辑回归模型，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：
1.稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易scalable（扩展）。
2.离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰。
3.逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合。
4.离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，进一步引入非线性，提升表达能力。
5.特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人。当然处于区间相邻处的样本会刚好相反，所以怎么划分区间是门学问。
大概的理解：
计算简单
简化模型
增强模型的泛化能力，不易受噪声的影响
XGBOOST 多分类问题的损失函数是 softmax 函数吗？
在XGBOOST 中，如果是二分类，那么每轮迭代中只有一棵回归数，使用的是 logistic cross entripy loss。但是如果是多分类问题的话，假设是 十个类别，那么每一轮迭代都会有十棵树，这是后每棵树对应一个类别的概率，计算的应该是 softmax loss（待考究确认）。
LR 和 XGBOOST 怎么处理缺失值？
LR 一般对特征先做 one-hot 处理，在处理的过程中，每个特征的缺失值会单独作为 1 列，是否缺失。在 XGBOOST 中，缺失值使用 np.nan 来替代。在训练的过程中，xgboost 在计算某列特征重要度的时候，应该不考虑缺失了该特征的样本。
LR 和 XGBOOST 怎么解决数据不均衡问题?
LR 调参需要注意什么？
LR 中的参数其实比较少，就是比较基础的正则化方式，惩罚因子，特别是在二分类问题的时候要调的参数更少。更重要的是做特征处理，特征选择。
c: 惩罚因子，根据测试集验证集的表现来调整就可以了。
tol: 当两次迭代的差异小于 tol 的时候，停止迭代。这个要根据自己的数据调整。
verbose: 输出训练内容，在开始实验的时候一般看看训练内容更容易帮助找到改进方法。
在 LR 中，划分好 一般来说，很多其他模型都可以做到比 LR 更好，所以也很少有人专门就 LR 的调参做非常多的工作。如果我们的项目中，正负样本应该是线性不可分的，这样，无论使用什么求解算法应该都能得到比较精确的解。
关于LR中数据可分性的理解，还有 LR 和 perceptron 的区别，参考：线性可分的数据集下，感知机模型是否是凸优化问题？
xgboost 调参需要注意什么？
xgboost 的参数比较多，相比 LR 来说，要复杂很多，但是效果一般也会更好些。在 xgboost 的训练中，我们一般划分训练集测试集以后，会设置一个 watch_list，在训练的过程中，通过观察在测试集上面的表现，取最优的模型。如：
watchlist = [(dm_train, 'train'), (dm_test, 'test')]
best_model = xgb.train(params, dm_train, n_round, evals=watchlist, early_stopping_rounds=n_stop_round)
y_pred_prob = best_model.predict(dm_test, ntree_limit=best_model.best_ntree_limit)这样有个问题就是得到的模型本来就是根据测试集来选择的，很容易就造成在测试集上面过拟合。所以我们需要使用交叉验证的方式来选择最优模型。单独对训练集进行交叉验证，选择表现最好的模型来预测测试集。但是这样操作只是说，在我们选好参数以后，通过这种方式来得到最优的迭代轮次，而不是利用 early_stopping_rounds 选择测试集上的最优迭代次数。那么对于参数调优还是需要使用 grid search 的方式来实现。
early_stopping_rounds,早期停止次数 ，这要求evals 里至少有 一个元素，如果有多个，按最后一个去执行。如 evals = [(dtrain, ’train’),(dval, ’val’)]
verbose_eval (可以输入布尔型或数值型)，也要求evals 里至少有 一个元素。如果为True ,则对evals中元素的评估结果会输出在结果中；如果输入数字，假设为5，则每隔5个迭代输出一次。
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作者：永永夜
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/78924485
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