搜索广告Query：和广告的匹配程度很关键
展示广告：广告本身的历史表现，往往是最重要的Feature
用Precision和Recall可以评估点击率算法的好坏，但这种方法对于测试样本的依赖性非常大，稍微不同的测试数据集合，结果差异非常大。那么，既然无法使用简单的单点Precision/Recall来描述，我们可以考虑使用一系列的点来描述准确性。当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反），而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。AUC对样本的比例变化有一定的容忍性。AUC的值通常在0.6-0.85之间。
Wide & Deep是专门为推荐系统点击率预估而设计的一个种联合模型。 1. 点击率预估 点击率预估是对每次广告...
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今天分享的内容包括：简要介绍搜索广告中的机器学习，包括搜索广告的应用场景、点击率 (CTR) 预估问题、搜索广告机...
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同理可推得： 其中：是采样前的真实点击率，是采样后点击率，也是模型学习的预估点击率 当时，，所以模型预估时，点击率...
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本文标题：广告点击率预估常见问题
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