如何进行FM+GBM排序模型的深度解析

如何进行FM+GBM排序模型的深度解析

FM+GBM排序模型是一种集成学习方法，它将Factorization Machines（FM）与Gradient Boosted Machines（GBM）相结合，从而具有良好的预测能力。

FM是一种有监督的学习方法，可以用于预测连续值或分类值。它可以很好地处理稀疏数据，并且可以学习交叉特征。

GBM是一种集成学习方法，可以用于预测连续值或分类值。它可以很好地处理非线性特征，并且可以学习高阶特征。

FM+GBM排序模型可以有效地学习稀疏数据和非线性特征，并具有良好的预测能力。