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制表深度学习特征选择性能驱动基准
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的梯度提升决策树方法，适用于高维数据，具有良好的理论性能和计算效率，可用于构建搜索和推荐系统的排名模型。该方法还支持多任务学习，能够选择通用及特定任务特征，训练速度快。
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关键要点
- 提出了一种可伸缩的基于前向特征选择的梯度提升决策树方法。
- 该方法在高维度下工作良好，具有较好的理论性能和计算保证。
- 适用于搜索和推荐中的排名和相关模型的构建。
- 支持多任务学习，允许选择通用特征和任务特定特征。
- 与现有方法相比，模型性能相当，但训练时间显著提升。
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