打卡5-GBDT+LR

        2014年， Facebook提出了一種利用GBDT自動進行特徵篩選和組合， 進而生成新的離散特徵向量， 再把該特徵向量當做LR模型的輸入， 來產生最後的預測結果， 這就是著名的GBDT+LR模型了。GBDT+LR 使用最廣泛的場景是CTR點擊率預估，即預測當給用戶推送的廣告會不會被用戶點擊。 訓練時，GBDT 建樹的過程相當於自動進行的特徵組合和離散化，然後從根結點到葉子節點的這

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