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使用基于排名的兼容性更新临床风险分层模型：评估和优化医生 - 模型团队绩效的方法
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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
本文介绍了一种名为“置信度排名”的新框架，使用两个不同的模型来设计优化目标的排名函数，可以直接优化不同凸代理函数的评估指标，如AUC和准确性。实验结果表明，引入置信度排名损失后，可以在公共和工业数据集的CTR预测任务上超过所有基线。该框架已在JD.com的广告系统中部署，以提高精细排名阶段的主要流量表现。
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关键要点
- 提出了一种名为“置信度排名”的新型框架。
- 使用两个不同的模型设计优化目标的排名函数。
- 允许针对不同凸代理函数的评估指标进行直接优化，如AUC和准确性。
- 实验结果显示，引入置信度排名损失后，在CTR预测任务上超过所有基线。
- 该框架已在JD.com的广告系统中部署，以提高精细排名阶段的主要流量表现。
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