懒惰的星期六

摘要： 主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC 混淆矩阵 真实值：1 真实值： 阅读全文

摘要： 前言：主要记录，在推荐系统利用FFM模型，进行CTR预估的时候，离散化特征需要嵌入，field之间的特征交叉是怎么计算的？记录了数据流动的每一个过程。 FMM是在FM的基础上改进的，理论部分未作过多解释。（内容有不足之处，请大家指正批评） 参考：github：pytorch-fm 一、公式： FFM 阅读全文