个性化排序算法实践(四)——GBDT+LR

本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。
GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。
点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别，样本量大，模型常采用速度较快的LR。但LR是线性模型，学习能力有限，此时特征工程尤其重要。现有的特征工程实验，主要集中在寻找到有区分度的特征、特征组合，折腾一圈未必会带来效果提升。GBDT算法的特点正好可以用来发掘有区分度的特征、特征组合，减少特征工程中人力成本。

思想

GBDT+LR 由两部分组成，其中GBDT用来对训练集提取特征作为新的训练输入数据，LR作为新训练输入数据的分类器。

GBDT首先对原始训练数据做训练，得到一个二分类器，当然这里也需要利用网格搜索寻找最佳参数组合。
与通常做法不同的是，当GBDT训练好做预测的时候，输出的并不是最终的二分类概率值，而是要把模型中的每棵树计算得到的预测概率值所属的叶子结点位置记为1，这样，就构造出了新的训练数据。

设GBDT有两个弱分类器，分别以蓝色和红色部分表示，其中蓝色弱分类器叶子结点个数为3，红色弱分类器叶子结点个数为2，并且蓝色弱分类器中对0-1 的预测结果落到了第二个叶子结点上，红色弱分类器中对0-1 的预测结果也落到了第二个叶子结点上。那么我们就记蓝色弱分类器的预测结果为[0 1 0]，红色弱分类器的预测结果为[0 1]，综合起来看，GBDT的输出为这些弱分类器的组合[0 1 0 0 1] ，或者一个稀疏向量（数组）。在一个具有n个弱分类器、共计m个叶子结点的GBDT中，每一条训练数据都会被转换为1*m维稀疏向量，且有n个元素为1，其余m-n 个元素全为0。

GBDT+LR

新的训练数据构造完成后，下一步就要与原始的训练数据中的label(输出)数据一并输入到Logistic Regression分类器中进行最终分类器的训练。思考一下，在对原始数据进行GBDT提取为新的数据这一操作之后，数据不仅变得稀疏，而且由于弱分类器个数，叶子结点个数的影响，可能会导致新的训练数据特征维度过大的问题，因此，在Logistic Regression这一层中，可使用正则化来减少过拟合的风险，在Facebook的论文中采用的是L1正则化。

实践

采用，lightgbm+lr训练的模式进行训练与测试。具体如下：
1、准备训练数据，配置lightgbm训练参数，假设我们设置100棵树，每棵树64个叶子结点。
2、lightgbm训练预测

# train
gbm = lgb.train(params,
                lgb_train,
                num_boost_round=100,
                valid_sets=lgb_train)

print('Save model...')
# save model to file
gbm.save_model('model.txt')

print('Start predicting...')
# predict and get data on leaves, training data
y_pred = gbm.predict(X_train, pred_leaf=True)

这里返回训练数据在训练好的模型里预测结果所在的每棵树中叶子节点的位置（索引），形式为样本个数*100的二维数组。
3、构造Ont-hot数组作为新的训练数据
这里并没有使用sklearn中的OneHotEncoder()，也没有使用pandas中的get_dummies()，而是手工创建一个One-hot数组。

transformed_training_matrix = np.zeros([len(y_pred), len(y_pred[0]) * num_leaf],
                                       dtype=np.int64)  # N * num_tress * num_leafs
for i in range(0, len(y_pred)):
    temp = np.arange(len(y_pred[0])) * num_leaf + np.array(y_pred[i])
    transformed_training_matrix[i][temp] += 1

先构造一个One-hot数组，通过把每棵树的起点索引组成一个列表（这代码里就是 np.arange(len(y_pred[0])) * num_leaf），再加上由落在每棵树叶子节点的索引组成的列表（np.array(y_pred[i])），就得到了往二维零数组里插入元素的索引信息。
4、lr训练预测

lm = LogisticRegression(penalty='l2',C=0.05) # logestic model construction
lm.fit(transformed_training_matrix,y_train)  # fitting the data
y_pred_test = lm.predict_proba(transformed_testing_matrix)   # Give the probabilty on each label

使用sklearn接口训练即可。

Q&A

可以用RF或者XGB吗？

RF也是多棵树，但从效果上有实践证明不如GBDT。且GBDT前面的树，特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征；后面的树，主要体现的是经过前N颗树，残差仍然较大的少数样本。优先选用在整体上有区分度的特征，再选用针对少数样本有区分度的特征，思路更加合理，这应该也是用GBDT的原因。

可以用FM吗？

使用FM算法代替LR，可以解决了Logistic Regression的模型表达效果及高维稀疏矩阵的训练开销较大的问题。但是因为采用FM对本来已经是高维稀疏矩阵做完特征交叉后，新的特征维度会更加多，并且由于元素非0即1，新的特征数据可能也会更加稀疏。
我们需要再次回到GBDT构造新训练数据这里。当GBDT构造完新的训练样本后，我们要做的是对每一个特征做与输出之间的特征重要度评估并筛选出重要程度较高的部分特征，这样，GBDT构造的高维的稀疏矩阵就会减少一部分特征，也就是说得到的稀疏矩阵不再那么高维了。之后，对这些筛选后得到的重要度较高的特征再做FM算法构造交叉项，进而引入非线性特征，继而完成最终分类器的训练数据的构造及模型的训练。

GBDT与LR融合方案
AD ID类特征在CTR预估中是非常重要的特征，直接将AD ID作为feature进行建树不可行，故考虑为每个AD ID建GBDT树。但互联网时代长尾数据现象非常显著，广告也存在长尾现象，为了提升广告整体投放效果，不得不考虑长尾广告。在GBDT建树方案中，对于曝光充分训练样本充足的广告，可以单独建树，发掘对单个广告有区分度的特征，但对于曝光不充分样本不充足的长尾广告，无法单独建树，需要一种方案来解决长尾广告的问题。
综合考虑方案如下，使用GBDT建两类树，非ID建一类树，ID建一类树。
1）非ID类树：不以细粒度的ID建树，此类树作为base，即便曝光少的广告、广告主，仍可以通过此类树得到有区分性的特征、特征组合。
2）ID类树：以细粒度的ID建一类树，用于发现曝光充分的ID对应有区分性的特征、特征组合。如何根据GBDT建的两类树，对原始特征进行映射？以如下图3为例，当一条样本x进来之后，遍历两类树到叶子节点，得到的特征作为LR的输入。

参考：
CTR预估(二)--LR与GBDT融合方案
 GBDT+LR算法解析及Python实现
 Github

来源：https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11787153.html

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