LR+GBDT是一种具有stacking思想的模型融合器，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。最广泛的使用场景是CTR预估或者搜索排序。在本例中LR+GBDT模型融合器的AUC比单纯使用LR的AUC提高了0.0374.
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