这是2014年由CriteoLabs在kaggle上发起的广告点击率预估挑战项目。使用TensorFlow1.0和Python 3.5开发。
代码详解请参见jupyter notebook
本文使用GBDT、FM、FFM和神经网络构建了点击率预估模型。
- 平均准确率
- 平均损失
- 平均Auc
- 预测的平均点击率
- 精确率、召回率、F1 Score等信息
更多内容请参考代码，Enjoy！
kaggle criteo ctr challenge
这是2014年由CriteoLabs在kaggle上发起的广告点击率预估挑战项目。使用TensorFlow1.0和Python 3.5开发。
代码详解请参见jupyter notebook
本文使用GBDT、FM、FFM和神经网络构建了点击率预估模型。
更多内容请参考代码，Enjoy！
kaggle criteo ctr challenge
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