数十位算法工程师的经验总结

数十位算法工程师的经验总结

总结mm中对于算法工作的论述,虽然有调侃之意,但对于指导工作难道没有意义吗?

数十位算法工程师的经验总结

1. 从0到1,用简单模型;可解释性强,简单易实现,能快速验证思路,也有利于奠定后期的提升空间;(指标:78%)

2. 加强特征工程工作,特征离散化,特征交叉,新增特征等等。(指标:81%)

3. 换用经典的高级模型,如从LR到GBDT,再到DeepFM,DIN等等。(指标:85%)

4. 精细化调整,分人群优化,针对badcase优化;(指标:85.5%)

5. 模型调参,尝试各种前沿模型结构,调整数据采样方式,增加统计特征,清洗数据等等(85.6%)

6. 继续想各种鬼点子优化(85.66%)

运气好的话,赶上环比波动,赶紧上线总结(到底是不是模型带来的,就是玄学了,哈哈);

运气不好的话,模型指标莫名其妙下跌,大家怎么应对呢?

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