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机器学习PAI推荐系统中,对大量lookup特征进行分箱最好的方案是什么?

机器学习PAI推荐系统中,对大量lookup特征进行分箱最好的方案是什么?

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cuicuicuic 2023-09-13 15:55:49 39 0
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  • 在机器学习PAI推荐系统中,对大量lookup特征进行分箱,最好的方案是使用分箱算法。分箱算法可以将连续特征离散化,将数据分成多个箱子,这样可以减少特征的离散度,提高模型的泛化能力。

    目前,比较常用的分箱算法有以下几种:

    等宽分箱:等宽分箱是将连续特征均匀分成多个箱子,每个箱子的宽度相同。
    等频分箱:等频分箱是将连续特征分成多个箱子,每个箱子中包含的样本数相同。
    最优等宽分箱:最优等宽分箱是通过对每个箱子的信息增益进行评估,选择信息增益最大的分箱方案。
    最优等频分箱:最优等频分箱是通过对每个箱子的信息增益进行评估,选择信息增益最大的分箱方案。
    在选择分箱算法时,可以根据实际情况进行选择。如果对模型的泛化能力要求较高,可以使用最优等宽分箱或最优等频分箱。如果对模型的计算速度要求较高,可以使用等宽分箱或等频分箱。

    另外,在使用分箱算法时,还需要注意以下几点:

    分箱的个数不能太多,否则会导致模型过拟合。
    分箱的个数不能太少,否则会导致模型的泛化能力下降。
    分箱的边界不能太密集,否则会导致模型过拟合。
    分箱的边界不能太稀疏,否则会导致模型的泛化能力下降。
    如果对分箱算法不熟悉,可以使用机器学习PAI的推荐系统工具箱,该工具箱提供了多种分箱算法,可以帮助您快速、方便地进行分箱。

    2023-10-20 15:26:04
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