《表1 不同预测模型结果对比》

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《基于集成学习方法的点击率预估模型研究》

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分别在原数据样本和经过平衡处理的样本数据集上进行实验，对比单一预测模型和GBDT-Stacking模型在广告点击率的预测性能。首先对2个数据集分别进行GBDT特征构造，然后分别使用FM模型、FFM模型、RF模型、XGBoost模型以及包含2个隐藏层的神经网络模型进行预测，并与GBDT-Stacking模型得到的结果进行对比，得到各组实验的AUC值如表1所示。