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    达观数据:LTR那点事—AUC及其与线上点击率的关联详解

    LTR(Learning To Rank)学习排序是一种监督学习(SupervisedLearning)的排序方法,现已经广泛应用于信息索引,内容推荐,自然语言处理等多个领域。以推荐系统为例,推荐一般使用多个子策略,但哪个策略更好?每个策略选出多少候选集?每个候选集呈现的顺序如何排序?这些问题只能根据经验进行选择,随着策略越来越多,上述问题对推荐效果的影响会越来越大。于是乎,人们很自然的想到了用机器学习(Machine Learning)了解决上述问题,至此LTR就出世和大家见面了。发展到现在,LTR已经形成较为成熟的理论基础,并且可以解决数据稀疏、过拟合等多种问题,在实际应用中取得较好的效果。 做过LTR的人都知道AUC是机器学习中非常重要的评估指标,AUC的提升会带来线上点击率的提升,其值越高越好,最大值为1。那么AUC到底是个什么东东呢?为什么AUC的提升就一定会带来点击率的提升?本文就带大家一起了解下AUC的概念及其与线上点击率的关联。

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