FM¶
简介¶
FM模型的主要应用场景是点击率预估，目的是在数据高维稀疏的情况下，解决特征的组合问题。
配置说明¶
model_config: {
model_class: 'FM'
feature_groups: {
group_name: 'wide'
feature_names: 'user_id'
feature_names: 'cms_segid'
...
feature_names: 'cms_group_id'
wide_deep:WIDE
}
feature_groups: {
group_name: 'deep'
feature_names: 'user_id'
feature_names: 'cms_segid'
...
feature_names: 'cms_group_id'
wide_deep: DEEP
}
fm {
}
embedding_regularization: 1e-5
}
model_class: ‘FM’, 不需要修改
feature_groups:
需要一个feature_group: wide group group name不能变
embedding_regularization: 对embedding部分加regularization，防止overfit
input_type: 如果在提交到pai-tf集群上面运行，读取max compute 表作为输入数据，data_config：input_type要设置为OdpsInputV2。