在广告LR模型中，为什么要做特征组合？

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我是靠谱客的博主魁梧绿草，最近开发中收集的这篇文章主要介绍在广告LR模型中，为什么要做特征组合？，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

在广告LR模型中，为什么要做特征组合？

在业界，LR模型之所以很受欢迎，主要是因为LR模型本质是对数线性模型，实现简单，易于并行，大规模扩展方便，迭代速度快，同时使用的特征比较好解释，预测输出在0与1之间契合概率模型。（模型的可解释性举例，比如A-B的权重比较大，A代表用户，B代表物品，那么可以认为A是对B比较感兴趣的）

但是，线性模型对于非线性关系缺乏准确刻画，特征组合正好可以加入非线性表达，增强模型的表达能力。

另外，广告LR中，基本特征可以认为是用于全局建模，组合特征更加精细，是个性化建模，因为在这种大规模离散LR中，单对全局建模会对部分用户有偏，对每一用户建模又数据不足易过拟合同时带来模型数量爆炸，所以基本特征+组合特征兼顾了全局和个性化。比如特征向量中，有用户A，B，C，物品E,F,G。基本的特征A,B.C.E.F.G对应的权重，对应的是每个对象的偏置权重，但如果A偏好E,B偏好F，那么组合特征A-E,B-F就是对用户的个性进行建模，组合特征A-E,B-F的权重就是代表A对E的喜好，和B-F的喜好。