GBDT+LR:Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook简介
Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 整体思路 文章主要将gbdt与lr融合，效果得到较大的提升。 图中共有两棵树，x为一条输入样本，遍历两棵树后，x样本分别落到两颗树的叶子节点上，每个叶子节点对应LR一维特征，那么通过遍历树，就得到了该样本对应的所有LR特征。构造的新特征向量是取值0/1的。举例来说：上图有两棵树，
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