GBDT构建新的特征思想
特征决定模型性能上界，例如深度学习方法也是将数据如何更好的表达为特征。如果能够将数据表达成为线性可分的数据，那么使用简单的线性模型就可以取得很好的效果。GBDT构建新的特征也是使特征更好地表达数据。
主要参考Facebook[1]，原文提升效果：
在预测Facebook广告点击中，使用一种将决策树与逻辑回归结合在一起的模型，其优于其他方法，超过3％。
主要思想：GBDT每棵树的路径直接作为LR输入特征使用。
用已有特征训练GBDT模型，然后利用GBDT模型学习到的树来构造新特征，最后把这些新特征加入原有特征一起训练模型。构造的新特征向量是取值0/1的，向量的每个元素对应于GBDT模型中树的叶子结点。当一个样本点通过某棵树最终落在这棵树的一个叶子结点上，那么在新特征向量中这个叶子结点对应的元素值为1，而这棵树的其他叶子结点对应的元素值为0。新特征向量的长度等于GBDT模型里所有树包含的叶子结点数之和。
上图为混合模型结构。输入特征通过增强的决策树进行转换。 每个单独树的输出被视为稀疏线性分类器的分类输入特征。 增强的决策树被证明是非常强大的特征转换。
例子1：上图有两棵树，左树有三个叶子节点，右树有两个叶子节点，最终的特征即为五维的向量。对于输入x，假设他落在左树第一个节点，编码[1,0,0]，落在右树第二个节点则编码[0,1]，所以整体的编码为[1,0,0,0,1]，这类编码作为特征，输入到线性分类模型（LR or FM）中进行分类。
论文中GBDT的参数，树的数量最多500颗（500以上就没有提升了），每棵树的节点不多于12。
在CTR预估中，如何利用AD ID是一个问题。
直接将AD ID作为特征建树不可行，而onehot编码过于稀疏，为每个AD ID建GBDT树，相当于发掘出区分每个广告的特征。而对于曝光不充分的样本即长尾部分，无法单独建树。
综合方案为：使用GBDT对非ID和ID分别建一类树。
非ID类树：
不以细粒度的ID建树，此类树作为base，即这些ID一起构建GBDT。即便曝光少的广告、广告主，仍可以通过此类树得到有区分性的特征、特征组合。
ID类树：
以细粒度 的ID建一类树（每个ID构建GBDT），用于发现曝光充分的ID对应有区分性的特征、特征组合。如何根据GBDT建的两类树，对原始特征进行映射？以如下图3为例，当一条样本x进来之后，遍历两类树到叶子节点，得到的特征作为LR的输入。当AD曝光不充分不足以训练树时，其它树恰好作为补充。
方案如图：
其中kaggle竞赛一般树的数目最多为30，通过GBDT转换得到特征空间相比于原始ID低了很多。
