GBDT构建组合特征

最初是由Facebook在2014年提出，并被广泛运用于点击率预估项目上，被证明有效。 动机在于GBDT无法直接处理海量的离散特征，复杂度太高，所以主要思路就是就是先用已有特征训练GBDT模型，然后利用GBDT模型学习到的树来构造新特征，最后把这些新特征加入原有特征一起训练模型。构造的新特征向量是取值0/1的，向量的每个元素对应于GBDT模型中树的叶子结点。当一个样本点通过某棵树最终落在这棵树的一

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