下面，我们结合Kaggle赛题：Avazu：Click-Through Rate Prediction，练习数据挖掘技术在CTR预估中的应用。
本文内容包括赛题任务简析，以及基于LR（逻辑斯蒂回归）的初步实现。
本文的源码托管于我的Github：PnYuan - Kaggle_CTR，欢迎查看交流。
1.任务概述
CTR（Click Through Rate，点击率），是“推荐系统/计算广告”等领域的重要指标，对其进行预估是支持进一步地“商品推送/广告投放”等决策的基础。Avazu：Click-Through Rate Prediction是Kaggle2015举行的一场CTR预估比赛。赛事主办方提供了规约化的历史数据（train.csv）与待预测数据（test.csv），下述条目给出了该赛事任务的一些基本信息：
任务输入：数据集文件：train.csv 和 test.csv。
任务输出：给出预测集id所对应的CTR预估值，形如：
id, click xx01, 0.118.. xx02, 0.159.. xx03, 0.162..评价方法：log-loss，二分类任务的交叉熵损失函数；
原始数据规模（百万级样本数）：
训练集样本数：≈40.4M 测试集样本数：≈4.58M原始特征（20+），有关特征的官方解释见赛题主页-Data，下面示意性列举了部分特征：
id: int或string型，用户ID号，可作为样本索引； click：bool或int型，只存在于训练集中，样本的标签（是否点击：0-否，1-是）； hour：int型，时间变量形如YYMMDDHH； C1：int型，匿名特征； banner_pos：int型，网页上的广告位置，离散特征0,1,2,3... app_id：string型，用户APP的ID； ...
据上所述，可以为该任务贴上一些初识标签，如：有监督学习、二分类概率预测、较大规模数据等等。
2.特征工程
本文拟给出一个基于LR的任务初步实现样例，主要目的是体验CTR预估的任务进行过程。在训练LR模型之前，首先要根据原始数据特点以及模型输入要求，对原始特征数据进行预处理以使更好的用于模型的训练与上线。
赛题主页-Data页对原始数据及其特征进行了简要说明。这里为简化计算过程，只选用部分原始特征进行实验，如下表所示：
| 特征名 | 数值类型 | 数值样例 | 特征内涵 |
|---|---|---|---|
| C1 | int | 1001,1004 | 未知 |
| banner_pos | int | 0,1,2… | 广告条目位置 |
| site_domain | str | f3845767,1b32ed33… | Site领域 |
| site_id | str | 1fbe01fe,fe8cc448… | Site ID |
| site_category | str | 28905ebd,0569f928… | Site类型 |
| app_id | str | ecad2386,98fed791… | App ID |
| app_category | str | 07d7df22,cef3e649… | APP类型 |
| device_type | int | 0,1,2… | Device类型 |
| device_conn_type | int | 0,1,2… | Device接入类型 |
| C14 | int | 20366,19251… | 未知 |
| C15 | int | 320,120… | 未知 |
| C16 | int | 50,250… | 未知 |
原始特征绝大多数为离散类别型（categorical）（包括上表所选特征在内）。当采用此类特征进行LR训练时，常进行独热编码（One-Hot Encoding）以使其数据更加利于模型学习。这里由于部分特征的类别取值数量巨大，全部采用One-Hot编码易产生高维度稀疏矩阵，影响学习效率，考虑到特征类别取值呈现长尾分布，如下图所示，故而先将稀有类别取值统一设置为“Other”，然后再进行One-Hot编码处理，从而在保留主体特征信息的同时，控制新特征维度，提高训练效率。
考虑到数据规模较大，这里采用dummyPy工具包来分块实现数据的One-Hot转换。
3.LR实验
LR（逻辑回归/对率回归）模型是一个非常简单实用的有监督学习模型，这里我们将其运用到对CTR预估的初步尝试中。考虑到数据量较大，这里我们采用sklearn.linear_model.SGDClassifier库函数来实现LR的增量式学习。通过设置默认的SGDClassifier超参数，采用分块式训练，得出训练过程损失（log-loss）曲线如下图所示。
初步分析曲线收敛状况可知，训练过程损失指标始终处于log-loss=0.4左右微振荡。猜测LR模型已大致完成对当前数据的拟合，但效果欠佳。采用经此训练的模型进行预测，得出结果提交至Kaggle评分为：
- private：0.4172740 (rank 75%)
- public： 0.4155279 (rank 74%)
之后，我们尝试引入更多的原始特征进行LR实验，获得了一定的结果提升，如：
- private：0.4097192 (rank 72%)
- public： 0.4118247 (rank 72%)
4.小结
本文围绕Avazu-CTR预估任务，以LR-based为基本方案，相继完成了：
- 任务和数据的解析；
- 原始特征抽取及其One-Hot编码预处理；
- LR训练及预测；
三部分的内容，取得了初步的评分结果。之后还可以在模型的选择与改进、特征工程的细致深入、训练调优策略的积极尝试等方面入手，进一步研究提高CTR预估效果。