Factorization Machines(因子分解机,FM)分类器是一种专门用于处理高维稀疏数据的机器学习模型,尤其适用于特征交互复杂的场景,如推荐系统、广告点击率(CTR)预测等,其核心优势在于能够在线性时间内捕捉特征间的二阶交互作用。
Java代码示例:



数据分类sample_libsvm_data的标准测试数据集合的部分数据样本,其中,第一列是标签,用于标识数据的分类(二分类),其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值):

运行Java代码:


Factorization Machines(因子分解机,FM)分类器是一种专门用于处理高维稀疏数据的机器学习模型,尤其适用于特征交互复杂的场景,如推荐系统、广告点击率(CTR)预测等,其核心优势在于能够在线性时间内捕捉特征间的二阶交互作用。
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数据分类sample_libsvm_data的标准测试数据集合的部分数据样本,其中,第一列是标签,用于标识数据的分类(二分类),其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值):

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