A Closer Lookhttps://www.linkedin.com/in/sakverma #include #include <xgboost/c_api.h> ERL_NIF_TERM xgboost_build_info(ErlNifEnv* env, int argc, const ERL_NIF_TERM argv[]) { char out[1024]; function) static ErlNifFunc nif_funcs[] = { {"xgboost_build_info", 0 , xgboost_build_info} }; // Initialize the NIF module ERL_NIF_INIT(Elixir.XGBoost.NIF, nif_funcs, NULL, NULL, NULL, NULL)https://www defmodule XGBoost.NIF do @on_load :on_load # Load the NIF when the module starts def on_load do :erlang.load_nif("./libxgboost", 0) end # Elixir function that interfaces with the C++ NIF def xgboost_build_info

预测模型 策略模块 数据总线 智 能 特 征 工 程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA A I 信 号 生 成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 原 始 高 频 数 据 实时超高频数据 结构化多档行情 全行业指数 概念指数 龙头 lead 股票 互联网新闻 外 部 交 互 交易所引擎 Web客户端 预测模型 策略模块 数据总线 智 能 特 征 工 程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA A I 信 号 生 成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 原 始 高 频 数 据 实时超高频数据 结构化多档行情 全行业指数 概念指数 龙头 lead 股票 互联网新闻 外 部 交 互 交易所引擎 Web客户端 预测模型 策略模块 数据总线 智 能 特 征 工 程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA A I 信 号 生 成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 原 始 高 频 数 据 实时超高频数据 结构化多档行情 全行业指数 概念指数 龙头 lead 股票 互联网新闻 外 部 交 互 交易所引擎 Web客户端

with Amazon SageMaker XGBoost and Hyperparameter Tuning https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker- examples/blob/master/hyperparameter_tuning/xgboost_direct_marketing/hpo_xgboost _direct_marketing_sagemaker_APIs

Hadoop/Yarn 进行资源调度管理，集成了 Spark ML、 XGBoost、TensorFlow 三种机器学习框架，并保留了扩展性，方便接入其 它机器学习框架，如美团自研的 MLX（超大规模机器学习平台，专为搜索、推 荐、广告等排序问题定制，支持百亿级特征和流式更新）。 ● 通过对 Spark ML、XGBoost、TensorFlow 机器学习框架的封装，我们实现 了可视化离线训练平台，通过拖拉拽的方式生成 的入参关联 起来，方便在线预测时模型自动获取特征，极大地简化了算法 RD 构造模型输入时获 取特征的工作量。 3.2 模型管理平台 前面介绍了，我们的图灵平台集成了 Spark ML、XGBoost、TensorFlow 三种底 层训练框架，基于此，我们的训练平台产出的机器学习模型种类也非常多，简单的 有 LR、SVM，树模型有 GBDT、RF、XGB 等，深度学习模型有 RNN、DNN、 Winning Solution 对工业界也有很大的影响。例如，KDD Cup 2012 获胜方案产出了 FFM (Feild-aware Factorization Machine) 与 XGBoost 的 原型，在工业界取得广泛应用。 今年 KDD Cup 的 Debiasing 问题也是当前广告与推荐领域中最具挑战性的问题之 一，本文介绍了我们在 KDD Cup 2020 Debiasing

…] …… L2R System d7 d2 d6 d5 … 。 。 d1 Model h 线上工程 问题建模 •GBDT •非线性 •High Level特征多 •XGBoost •泰勒展开，利用了二阶导数信息 •对数据预排序，性能更高 •多模型融合 •GBDT模型+FFM模型 问题建模 •FFM •矩阵分解+回归 •Low Level特征多 •情景推荐

转换，模型拟合后对预估值进行还原，这样能帮 48 > 2022年美团技术年货 助模型关注于小值同时更鲁棒，损失使用 MAE、MSE 等多种，样本权重上利用标签 对样本进行加权等，我们在 XGBoost、LightGBM、DNN 上引入这些处理生成多个 不同模型进行模型融合，优化极值点问题，达到鲁棒效果。 备注：特别感谢共同参加 KDD Cup 2017 的陈欢、燕鹏、黄攀等同学。 2.3 权。 图 18 自动化建模框架 自动化建模一般采用如图 18 的框架，先进行多表关联，然后基于先扩展后过滤的 逻辑进行特征选择，下一步基于精选特征与多个超参范围进行超参搜索，最后采用 XGBoost[22]、LightGBM、DNN、RNN、FFM 等不同模型进行自动化模型融合。 4.2 同工业界方法联系 算法比赛相对于工业界实际情况而言，一个重要区别是工业界涉及线上系统，在工程 方 线上线下效果一致性问题。因此算法 比赛会在模型复杂度、模型精度更进一步，在算法比赛中也产出了 ResNet、Field- aware Factorization Machine(FFM)、XGBoost 等算法模型，广泛应用于工业界 60 > 2022年美团技术年货 实际系统。 在空气质量预测中，我们采用了时空结合的 Spatial-temporal Gated DNN 网络进 行有效

我们构建级联模型主要是基于两方面的观察： 基于Facebook的《Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook》的Xgboost+LR以及最近很热 门的Wide&Deep表明，对一些特征，特别是ID类特征通过树模型或者NN模型进行转化，把转化后的值做为特征值交 给预测模型进行预测，往往会能实现更好的效果。 有些训练