GBDT構建組合特徵

最初是由Facebook在2014年提出，並被廣泛運用於點擊率預估項目上，被證明有效。 動機在於GBDT無法直接處理海量的離散特徵，複雜度太高，所以主要思路就是就是先用已有特徵訓練GBDT模型，然後利用GBDT模型學習到的樹來構造新特徵，最後把這些新特徵加入原有特徵一起訓練模型。構造的新特徵向量是取值0/1的，向量的每個元素對應於GBDT模型中樹的葉子結點。當一個樣本點通過某棵樹最終落在這棵樹的一

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