个性化推荐排序模型

电子商务 B2C 案例ID：166163
 廷翰
3 年经验· 深圳宁远科技股份有限公司
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案例介绍

根据用户点击日志结合用户基本特征以及商品特征，先进行特征处理，特征工程，特征编码等操作，使用GBDT对特征进行训练后。作为逻辑回归的输入，喂入模型进行fit,通过模型指标loss, auc等判断模型性能。最后通过GirdSearchCV进行调参，选择使模型效果最好的一组参数作为最终参数。

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电子商务 · B2C 案例ID：166163
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作者：  廷翰 - 3年经验- 深圳宁远科技股份有限公司

案例介绍

根据用户点击日志结合用户基本特征以及商品特征，先进行特征处理，特征工程，特征编码等操作，使用GBDT对特征进行训练后。作为逻辑回归的输入，喂入模型进行fit,通过模型指标loss, auc等判断模型性能。最后通过GirdSearchCV进行调参，选择使模型效果最好的一组参数作为最终参数。

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