【PPT+实录】携程酒店研发部BI经理潘鹏举：机器学习在OTA酒店服

看一些模型的对比结果。

横轴是Recall纵轴是precision，有好几个模型进行对比看哪个是最好的。里面有个单变量模型，拿出很简单的规则试验一下，看看用单一变量的效果，模型做的太复杂，做到最后如果连单变量都不如那就是建模失败了。

主要目的是设定不同的基准值，有一些基准值，才会有模型优化方向。再看其他的，好几层嵌套的模式，第二层模型，第三层模型，最右边就是效果最佳的，最后直接上线的会用效果最佳的模型。

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另一个对比结果，看一下用GMB+SVD++衍生新变量产生的一些效果。横轴是各个模型，纵轴是准确率，它有一个隐含条件，Recall都等于20%。

从左到右，左边是传统的一些模型，比如说LASSO，KNN，LR，越往中间用的是比较常用的集成方法，再往下就是随机森林，GBDT。再往右边可能会更复杂，不同的模型组合训练出来的结果。

效果最好的是GBM+SVD++。

SVD++，起的这个作用。学习出时间和房型，不同的房型根据他历史的满房的走势可以学习出来哪些房型走势很相同的，所以用了这种LatentFactor挖掘方法，去发现哪类房型它的走势是属于这里面哪种情况.。

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再看Entropy转换的效果。横轴是recall，纵轴是Precision，往下看recall越高，Precision越低，效果不是很明显。

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在实际应用过程中，比如分类模型，只会关心预测为1的precision的 recall。

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（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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