s****h
发帖数: 3979 | 1 今天无意在kaggle上发现了这道题，要预测CTR rate：
https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction
不利的一点是这题已经出来两个多月，还有2周就截止了。
有趣的是这题变量很多，啥machine learning的tool都可以随便试，所以目前已经提交
答案的队居然有1400+，估计都是啥顺手的toolbox都拿来试一试。
论坛上看到很多人说直接用Vowpal Wabbit,还没tuning呢，结果就接近目前排名最高的
team了。
大家有兴趣的一起看看？分享一下思路？
evaluation is based on Logarithmic Loss.
觉得不合理啊，实际应用中应该用number of correct prediction吧。
下午比较空，就下载了数据，load进hive，先算了算group by各个变量的CTR。
我目前的思路比较too simple too naive。就是每个变量替换成该group by变量的CTR
，然后general linear regression试试看效果如何。 |
G****o
发帖数: 229 | 2 数据量不小，处理起来比较花时间
如果感兴趣可以一起解决一下那个 driver-telematics-analysis。
每个单独的数据都比较小，而且截止日期还比较长。坏处是目前第一个成绩非常好。
有兴趣站内联系吧 |
s****h
发帖数: 3979 | 3 论坛里这个人一个多月前贴出的code，号称没怎么做tuning，已经可以达到0.402
现在的领先者也不过是0.38
主要code如下：
https://github.com/mkneierV/kaggle_avazu_benchmark/blob/master/run_model.py
就做了两步
1.feature hash
2.logistic regression |
s********n
发帖数: 80 | 4 嗯，我一开始也看了，现在也在做。
Google有篇2013年的文章就是用logistic regression来做CTR的，Kaggle的论坛里面有
人把对应的Python code贴出来了。
Facebook在2014年也有篇文章，是先做GBM，然后用GBM生成的tree来做logistic
regression,号称要比直接做logistic Regression要好。
py
【在 s****h 的大作中提到】
: 论坛里这个人一个多月前贴出的code，号称没怎么做tuning，已经可以达到0.402
: 现在的领先者也不过是0.38
: 主要code如下：
: https://github.com/mkneierV/kaggle_avazu_benchmark/blob/master/run_model.py
: 就做了两步
: 1.feature hash
: 2.logistic regression
|
k*******6
发帖数: 103 | 5 看起来接近，0.402 已经排名1000开外了。。。
py
【在 s****h 的大作中提到】
: 论坛里这个人一个多月前贴出的code，号称没怎么做tuning，已经可以达到0.402
: 现在的领先者也不过是0.38
: 主要code如下：
: https://github.com/mkneierV/kaggle_avazu_benchmark/blob/master/run_model.py
: 就做了两步
: 1.feature hash
: 2.logistic regression
|
s****h
发帖数: 3979 | 6 接触这题之前，我都不知道啥是feature hash. 现在也不理解为啥结果这么好？
觉得这个feature hash有点too good了。比起啥random forest，SVM强太多了。
那位解释一下？
另外一个问题：
某个特定的device_id (或者app_id, 或者device_id & appid的组合）占了总数据的10
%的话。
单独预测这个device_id的数据，会不会比和其他device_id的数据mix起来一起预测结
果更好？
开始贴这题，是因为看到一个直接OTTB的model结果就这么好，估计有办法improve
1. intraday pattern, 每个小时的CTR rate会有不同 (其实区别不大），估计很多
team也考虑到了；
2. 某天(1022)的数据和其他9天有些不同；
3. 误以为相同device_id&app_id, CTR for the first impression 会比average of
other impressions 大。
后来才发现，其实，app_id根本不是同一个content，device_id也不是同一个user
end device。（见我上面的问题）
不过，我ran a query，结果是，对于count ( # of impressions) group by
device_id & app_id 小的情况，
CTR for the first impression 会比average of other impressions 大，虽然
不是大很多，但也足够明显了。
而这点区别，feature hash ＋ GLR是不会利用上的。
|
i**********a
发帖数: 149 | 7 我也关注了这个contest，我是用random forest作的，除了把hour分出来，没有任何
tune和feature engineering, LB score是0.409。据说predict成constant都有0.43
正准备试下logistic regression, 然后加一些interaction的feature
10
【在 s****h 的大作中提到】
: 接触这题之前，我都不知道啥是feature hash. 现在也不理解为啥结果这么好？
: 觉得这个feature hash有点too good了。比起啥random forest，SVM强太多了。
: 那位解释一下？
: 另外一个问题：
: 某个特定的device_id (或者app_id, 或者device_id & appid的组合）占了总数据的10
: %的话。
: 单独预测这个device_id的数据，会不会比和其他device_id的数据mix起来一起预测结
: 果更好？
: 开始贴这题，是因为看到一个直接OTTB的model结果就这么好，估计有办法improve
: 1. intraday pattern, 每个小时的CTR rate会有不同 (其实区别不大），估计很多
|
c***z
发帖数: 6348 | 8 没有看错的话，feature hash增加的是速度，而不是精度吧
而且matrix也不解决sparsity的问题，不如用set
个人觉得问题的关键是click是rare event，所以相应的要采用resample + weighted
cost function （对于RF，就是balanced＋weighted RF）
这里的精度是AUC还是F1 score？ |
i**********a
发帖数: 149 | 9 大牛说的没错，feature hash只是另一种代替one hot encode的model categorical
variable的方法，好像跟SGD常用。会不会提高精度很难说，貌似很多时候精度跟
implementation也很相关。
kaggle论坛里面贴出来的方法就是online的train了一个logistic regression model，
用了feature hash。直接run那个code我得到了leadboard score 0.398，用了feature
之间的interaction反而降低了score，0.409
这里的score是logloss， 不是AUC和F1
【在 c***z 的大作中提到】
: 没有看错的话，feature hash增加的是速度，而不是精度吧
: 而且matrix也不解决sparsity的问题，不如用set
: 个人觉得问题的关键是click是rare event，所以相应的要采用resample + weighted
: cost function （对于RF，就是balanced＋weighted RF）
: 这里的精度是AUC还是F1 score？
|
c***z
发帖数: 6348 | 10 谢谢科普logloss，受教了：）
feature
【在 i**********a 的大作中提到】
: 大牛说的没错，feature hash只是另一种代替one hot encode的model categorical
: variable的方法，好像跟SGD常用。会不会提高精度很难说，貌似很多时候精度跟
: implementation也很相关。
: kaggle论坛里面贴出来的方法就是online的train了一个logistic regression model，
: 用了feature hash。直接run那个code我得到了leadboard score 0.398，用了feature
: 之间的interaction反而降低了score，0.409
: 这里的score是logloss， 不是AUC和F1
|
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|
s****h
发帖数: 3979 | 11 借这个楼问个random forest的问题：
random forest都是直接在feature space上做？
还是会先假设features独立；根据某个feature A的数据分布，投射到某种更接近均匀
分布的feature A'上，用A'替换A？ |
i**********a
发帖数: 149 | 12 是的。没有假设feature独立
什么方法会需要假设假设feature独立，然后坐作变换啊?
【在 s****h 的大作中提到】
: 借这个楼问个random forest的问题：
: random forest都是直接在feature space上做？
: 还是会先假设features独立；根据某个feature A的数据分布，投射到某种更接近均匀
: 分布的feature A'上，用A'替换A？
|
s****h
发帖数: 3979 | 13 哦，假设features独立是我随口说的。说错了。
其实decision tree based 算法，是不是都无所谓feature之间关系怎么样？
Random forest就是怕有些feature太相关，所以才用树的一部分，而不直接用tree
bagging.
个人觉得这种算法都只能算是无可奈何的办法。和KNN差不多。
很多方法都希望变换之后的新features独立吧。
native bayes假设features独立，有些改进型就要做变换。 |
c***z
发帖数: 6348 | 14 个人理解，tree的优点之一就是不用考虑interaction terms／correlation between
terms，
在recursively partition的时候自动包括进去了 |
y******g
发帖数: 26 | 15 这个我当时做了，最后是80多名，LB score 0.389，第一名是0.377，0.01的差距其实
相当远，因为用sklearn里面的SGD都有办法达到0.39X
排名前面的主要用的都是FTRL和FM（都是logistic regression的变形），他们表现好
的原因在于数据的稀疏性（全都是多level的离散变量）
直接加入所有interaction会使结果变差，而有选择性的加入会大大提高精确度，同时
对于用户的ip地址要做一个处理，比如访问次数低于10次的作为“rare”
还需要feature engineering，比如要判定该用户使用的是电脑还是手机，比如判定出
某个用户过去总共有多少次点了多少次没点。里面的data全都是加密过的，但通过一些
手段可以得出这些信息 |
s****h
发帖数: 3979 | 16 你后面说的我也考虑到了。
需要根据deviceid ／ ip 访问的次数，判断到底是个人用户（次数低）还是网络设备
（次数高）
个人用户有些不同的pattern。
感觉data scientist现在很容易做，因为很多open source的工具，很方便。
要做好，就需要很多business analysis的技巧，也就是所谓的domain knowledge。
然后就是需要爱动脑筋，做中小学数学竞赛题那种脑筋。估计这里很多人这方面都有比
较强的背景。
【在 y******g 的大作中提到】
: 这个我当时做了，最后是80多名，LB score 0.389，第一名是0.377，0.01的差距其实
: 相当远，因为用sklearn里面的SGD都有办法达到0.39X
: 排名前面的主要用的都是FTRL和FM（都是logistic regression的变形），他们表现好
: 的原因在于数据的稀疏性（全都是多level的离散变量）
: 直接加入所有interaction会使结果变差，而有选择性的加入会大大提高精确度，同时
: 对于用户的ip地址要做一个处理，比如访问次数低于10次的作为“rare”
: 还需要feature engineering，比如要判定该用户使用的是电脑还是手机，比如判定出
: 某个用户过去总共有多少次点了多少次没点。里面的data全都是加密过的，但通过一些
: 手段可以得出这些信息
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O*********y
发帖数: 923 | 17
random forest 就是因为选取部分feature而进一步降低correlation吧
【在 c***z 的大作中提到】
: 个人理解，tree的优点之一就是不用考虑interaction terms／correlation between
: terms，
: 在recursively partition的时候自动包括进去了
|
s****h
发帖数: 3979 | 18 今天无意在kaggle上发现了这道题，要预测CTR rate：
https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction
不利的一点是这题已经出来两个多月，还有2周就截止了。
有趣的是这题变量很多，啥machine learning的tool都可以随便试，所以目前已经提交
答案的队居然有1400+，估计都是啥顺手的toolbox都拿来试一试。
论坛上看到很多人说直接用Vowpal Wabbit,还没tuning呢，结果就接近目前排名最高的
team了。
大家有兴趣的一起看看？分享一下思路？
evaluation is based on Logarithmic Loss.
觉得不合理啊，实际应用中应该用number of correct prediction吧。
下午比较空，就下载了数据，load进hive，先算了算group by各个变量的CTR。
我目前的思路比较too simple too naive。就是每个变量替换成该group by变量的CTR
，然后general linear regression试试看效果如何。 |
G****o
发帖数: 229 | 19 数据量不小，处理起来比较花时间
如果感兴趣可以一起解决一下那个 driver-telematics-analysis。
每个单独的数据都比较小，而且截止日期还比较长。坏处是目前第一个成绩非常好。
有兴趣站内联系吧 |
s****h
发帖数: 3979 | 20 论坛里这个人一个多月前贴出的code，号称没怎么做tuning，已经可以达到0.402
现在的领先者也不过是0.38
主要code如下：
https://github.com/mkneierV/kaggle_avazu_benchmark/blob/master/run_model.py
就做了两步
1.feature hash
2.logistic regression |
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s********n
发帖数: 80 | 21 嗯，我一开始也看了，现在也在做。
Google有篇2013年的文章就是用logistic regression来做CTR的，Kaggle的论坛里面有
人把对应的Python code贴出来了。
Facebook在2014年也有篇文章，是先做GBM，然后用GBM生成的tree来做logistic
regression,号称要比直接做logistic Regression要好。
py
【在 s****h 的大作中提到】
: 论坛里这个人一个多月前贴出的code，号称没怎么做tuning，已经可以达到0.402
: 现在的领先者也不过是0.38
: 主要code如下：
: https://github.com/mkneierV/kaggle_avazu_benchmark/blob/master/run_model.py
: 就做了两步
: 1.feature hash
: 2.logistic regression
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k*******6
发帖数: 103 | 22 看起来接近，0.402 已经排名1000开外了。。。
py
【在 s****h 的大作中提到】
: 论坛里这个人一个多月前贴出的code，号称没怎么做tuning，已经可以达到0.402
: 现在的领先者也不过是0.38
: 主要code如下：
: https://github.com/mkneierV/kaggle_avazu_benchmark/blob/master/run_model.py
: 就做了两步
: 1.feature hash
: 2.logistic regression
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s****h
发帖数: 3979 | 23 接触这题之前，我都不知道啥是feature hash. 现在也不理解为啥结果这么好？
觉得这个feature hash有点too good了。比起啥random forest，SVM强太多了。
那位解释一下？
另外一个问题：
某个特定的device_id (或者app_id, 或者device_id & appid的组合）占了总数据的10
%的话。
单独预测这个device_id的数据，会不会比和其他device_id的数据mix起来一起预测结
果更好？
开始贴这题，是因为看到一个直接OTTB的model结果就这么好，估计有办法improve
1. intraday pattern, 每个小时的CTR rate会有不同 (其实区别不大），估计很多
team也考虑到了；
2. 某天(1022)的数据和其他9天有些不同；
3. 误以为相同device_id&app_id, CTR for the first impression 会比average of
other impressions 大。
后来才发现，其实，app_id根本不是同一个content，device_id也不是同一个user
end device。（见我上面的问题）
不过，我ran a query，结果是，对于count ( # of impressions) group by
device_id & app_id 小的情况，
CTR for the first impression 会比average of other impressions 大，虽然
不是大很多，但也足够明显了。
而这点区别，feature hash ＋ GLR是不会利用上的。
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i**********a
发帖数: 149 | 24 我也关注了这个contest，我是用random forest作的，除了把hour分出来，没有任何
tune和feature engineering, LB score是0.409。据说predict成constant都有0.43
正准备试下logistic regression, 然后加一些interaction的feature
10
【在 s****h 的大作中提到】
: 接触这题之前，我都不知道啥是feature hash. 现在也不理解为啥结果这么好？
: 觉得这个feature hash有点too good了。比起啥random forest，SVM强太多了。
: 那位解释一下？
: 另外一个问题：
: 某个特定的device_id (或者app_id, 或者device_id & appid的组合）占了总数据的10
: %的话。
: 单独预测这个device_id的数据，会不会比和其他device_id的数据mix起来一起预测结
: 果更好？
: 开始贴这题，是因为看到一个直接OTTB的model结果就这么好，估计有办法improve
: 1. intraday pattern, 每个小时的CTR rate会有不同 (其实区别不大），估计很多
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c***z
发帖数: 6348 | 25 没有看错的话，feature hash增加的是速度，而不是精度吧
而且matrix也不解决sparsity的问题，不如用set
个人觉得问题的关键是click是rare event，所以相应的要采用resample + weighted
cost function （对于RF，就是balanced＋weighted RF）
这里的精度是AUC还是F1 score？ |
i**********a
发帖数: 149 | 26 大牛说的没错，feature hash只是另一种代替one hot encode的model categorical
variable的方法，好像跟SGD常用。会不会提高精度很难说，貌似很多时候精度跟
implementation也很相关。
kaggle论坛里面贴出来的方法就是online的train了一个logistic regression model，
用了feature hash。直接run那个code我得到了leadboard score 0.398，用了feature
之间的interaction反而降低了score，0.409
这里的score是logloss， 不是AUC和F1
【在 c***z 的大作中提到】
: 没有看错的话，feature hash增加的是速度，而不是精度吧
: 而且matrix也不解决sparsity的问题，不如用set
: 个人觉得问题的关键是click是rare event，所以相应的要采用resample + weighted
: cost function （对于RF，就是balanced＋weighted RF）
: 这里的精度是AUC还是F1 score？
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c***z
发帖数: 6348 | 27 谢谢科普logloss，受教了：）
feature
【在 i**********a 的大作中提到】
: 大牛说的没错，feature hash只是另一种代替one hot encode的model categorical
: variable的方法，好像跟SGD常用。会不会提高精度很难说，貌似很多时候精度跟
: implementation也很相关。
: kaggle论坛里面贴出来的方法就是online的train了一个logistic regression model，
: 用了feature hash。直接run那个code我得到了leadboard score 0.398，用了feature
: 之间的interaction反而降低了score，0.409
: 这里的score是logloss， 不是AUC和F1
|
s****h
发帖数: 3979 | 28 借这个楼问个random forest的问题：
random forest都是直接在feature space上做？
还是会先假设features独立；根据某个feature A的数据分布，投射到某种更接近均匀
分布的feature A'上，用A'替换A？ |
i**********a
发帖数: 149 | 29 是的。没有假设feature独立
什么方法会需要假设假设feature独立，然后坐作变换啊?
【在 s****h 的大作中提到】
: 借这个楼问个random forest的问题：
: random forest都是直接在feature space上做？
: 还是会先假设features独立；根据某个feature A的数据分布，投射到某种更接近均匀
: 分布的feature A'上，用A'替换A？
|
s****h
发帖数: 3979 | 30 哦，假设features独立是我随口说的。说错了。
其实decision tree based 算法，是不是都无所谓feature之间关系怎么样？
Random forest就是怕有些feature太相关，所以才用树的一部分，而不直接用tree
bagging.
个人觉得这种算法都只能算是无可奈何的办法。和KNN差不多。
很多方法都希望变换之后的新features独立吧。
native bayes假设features独立，有些改进型就要做变换。 |
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c***z
发帖数: 6348 | 31 个人理解，tree的优点之一就是不用考虑interaction terms／correlation between
terms，
在recursively partition的时候自动包括进去了 |
y******g
发帖数: 26 | 32 这个我当时做了，最后是80多名，LB score 0.389，第一名是0.377，0.01的差距其实
相当远，因为用sklearn里面的SGD都有办法达到0.39X
排名前面的主要用的都是FTRL和FM（都是logistic regression的变形），他们表现好
的原因在于数据的稀疏性（全都是多level的离散变量）
直接加入所有interaction会使结果变差，而有选择性的加入会大大提高精确度，同时
对于用户的ip地址要做一个处理，比如访问次数低于10次的作为“rare”
还需要feature engineering，比如要判定该用户使用的是电脑还是手机，比如判定出
某个用户过去总共有多少次点了多少次没点。里面的data全都是加密过的，但通过一些
手段可以得出这些信息 |
s****h
发帖数: 3979 | 33 你后面说的我也考虑到了。
需要根据deviceid ／ ip 访问的次数，判断到底是个人用户（次数低）还是网络设备
（次数高）
个人用户有些不同的pattern。
感觉data scientist现在很容易做，因为很多open source的工具，很方便。
要做好，就需要很多business analysis的技巧，也就是所谓的domain knowledge。
然后就是需要爱动脑筋，做中小学数学竞赛题那种脑筋。估计这里很多人这方面都有比
较强的背景。
【在 y******g 的大作中提到】
: 这个我当时做了，最后是80多名，LB score 0.389，第一名是0.377，0.01的差距其实
: 相当远，因为用sklearn里面的SGD都有办法达到0.39X
: 排名前面的主要用的都是FTRL和FM（都是logistic regression的变形），他们表现好
: 的原因在于数据的稀疏性（全都是多level的离散变量）
: 直接加入所有interaction会使结果变差，而有选择性的加入会大大提高精确度，同时
: 对于用户的ip地址要做一个处理，比如访问次数低于10次的作为“rare”
: 还需要feature engineering，比如要判定该用户使用的是电脑还是手机，比如判定出
: 某个用户过去总共有多少次点了多少次没点。里面的data全都是加密过的，但通过一些
: 手段可以得出这些信息
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O*********y
发帖数: 923 | 34
random forest 就是因为选取部分feature而进一步降低correlation吧
【在 c***z 的大作中提到】
: 个人理解，tree的优点之一就是不用考虑interaction terms／correlation between
: terms，
: 在recursively partition的时候自动包括进去了
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