[Day37] Context-aware Recommendation 8-3 : GBM 다양한 오픈 CTR 데이터에 대해서 GBM 모델이 FM,FFM 계열보다 높은 성능을 보이고 있다. 라이브 서비스시에는 데이터의 특징에 다양한 환경에 따라 바뀌기 쉽게 때문에 데이터의 특성에 관계없이 하이퍼파라미터에 민감하지 않은 robust한 모델을 원한다. 이 때에, FM계열 < 기존의 휴리스틱 모델 < GBM 계열 모델 순으로 성능이 좋았다. Boosting 앙상블 기법의 일종. 앙상블은 한 가지 모델만 사용시에 생기는 편향에 따른 예측 오차를 줄이기 위해서 여러 모델을 한 번 예측하는데 결합해서 사용하는 기법이다. Decision tree로 된 weak learner들을 연속적으로 학습하여 결합하는데, 여기에서 weak learner는 정확도와 복잡도가 비교적 낮은 간단한 분류기 이다. 이전 단계의.. 이전 1 다음
