0zz排序模型AB版本里程碑
创始人
2024-05-12 06:02:12
0

AB实验部署时间                      详情AUC对比状态备注
2021-12-03

【找靓机主搜cvr特征优化实验】

实验名:Default.rankctr.rankcvr1203

上线人:子豪

  • 实验时间:2021-12-03

改动点:删除容量相关的所有组特征

线上 exp auc=0.667300已下线模型详情文档:006【[cvr1203]20211203类目重构项目】
2021-12-17

【CVR20211217类目重构】

  • 实验时间:2021-12-24
  • 更新点:
  1. 新增了非设备交叉的类目点击率特征
  2. 没有降采样;归因周期为1,排除了pop 的商品
  3. 取消了order>0 or  pay>0的限制条件

实验正向明显,但是因为AUC较低,所以没有进行全量

  • 实验名:Default.rankctr.base_rankcvr1217

离线 exp auc=0.70675

离线 base auc=0.68279

已下线

实验订单正向很明显,但是AUC偏低,所以没有上线,进行线下实验打磨

文档:007【(ctr/cvr1217)CTR/CVR20211217类目重构】

2021-12-17

【CTR类目重构】

重上容量特征&新增类目点击率特征

  • 实验时间:2021-12-23
  • 收益:手机3C品类KPI提袋率+5.50%,预计全量日均订单提升+89单
  • 实验名:Default.rankctr.base_rankctr1217
  • checkpoint: 

    /home/algo/wangyongpeng/project/zlj_rank_0519/ctr_code

    /models/20211214/20211222standard_test_wd/model.ckpt-338305

线上base auc=0.58818  ,

线上exp auc=0.653824

离线exp auc=0.6794

离线base auc=0.6542

全量

文档:007【(ctr/cvr1217)CTR/CVR20211217类目重构】

2022-01-10

【CVR AUC低问题定位】

  • 实验时间:2021-01-10
  • Base版本,使用之前的原始代码,基于新数据集进行训练, auc=0.70054156。总样本数:6232138 , 正负样本比:1:7
  • 改动点:fun3采样率为0.13、period=3、除去pop商品

  • 实验名称:Default.rankctr.rankcvr0110

离线base auc=0.6937535

离线exp auc=0.7154

已下线
  • CVR项目复盘
  • 因为在实验两三天以后,发现线上特征缺失,de_model_capacity_cvr,model_capacity_price_level_cvr, de_sku_cvr, sku_price_level_cvr 没有加。
  • 下线进行修复
2022-01-17

【CVR0117 线上特征缺失问题】

找靓机CVR重上容量特征&新增类目点击率特征,解决cvr0110版本线上特征缺失问题

  • 实验时间:2021-01-19
  • 改动点:去除pop商品;没有降采样;使用归因周期为3。补上了上版缺失的4个特征:de_model_capacity_cvr, model_capacity_price_level_cvr,  de_sku_cvr,  sku_price_level_cvr 。
  • 实验名:Default.rankcvr.base_rankcvr0117
  • 节前快放假,没有上线,放到节后上
  • 离线评估:base: 0.7023877、exp: 0.709976

已下线

【找靓机】CVR新增容量相关特征和类目点击率特征】

tapd地址

2022-02-07

【CTR新增Query特征】

  • 实验名:Default.rankctr.base_rankctr0120
  • 实验表现:正向一两天,负向一天,周末负向,波动不稳定,进行下线
  • 改动点:增加query_cate1id_ctr、query_cate2id_ctr、query_cate3id_ctr三个特征。
  • 实验数据:归因一天,去除pop商品,未采样。
  • 上线过程:该实验2021-01-20上线,因为快到春节放假,所以下线后,放到了节后第一天上线。
  • checkpoint: checkpoint_path='/home/algo/wangyongpeng/project/zlj_rank_0519/ctr_code/models/20220105/20220108add_query_epoch2001_08-16_07_58/model.ckpt-704520'

离线 base auc=0.67159414

离线 exp auc=0.6835

线上 base auc=0.661266326

线上 exp auc=0.676718027

已下线

虽然订单不能持续的正向,但是线上auc始终是正向的。

2022-02-21

【找靓机】CVR类目重构验证POP商品加入的影响

  • 实验名:Default.rankcvr.base_rankcvr0221
  • 改动点:增加了pop商品;没有降采样;使用归因周期为3,测试集也为归因为3
  • 训练集:44623147
  • order正:负样本数 =813095:43810052 = 1:53.9
  • pay正:负样本数=140503:44482644 = 1:316.6
离线 exp auc = 0.7879已下线

tapd地址

2022-03-08

【CTR 新增query特征实验】

  • 实验名:Default.rankctr.rankctr0308
  • 改动点:使用了树分桶对特征进行分桶、降低了query的缺失率、重新拉取了数据(2022-02-01前90天训练集,3天测试集)
  • 训练数据抽取:2022-02-01日、训练集90天、测试3天
  • 总数: 406464433

  • 正负比:26497795:379966638 = 1:14.33

  • checkpoint:ctr_code/20220104_add_query_ftr/models/20220227_period1_type1_lowQueryloss_treebkt02_27-16_14_26/model.ckpt-812580

离线 exp auc=0.7043

离线 base auc=0.6874

线上 exp auc=0.6731829768

线上 base auc=0.6508156071

全量

2022-03-16

【CTR模型新增卖家效率特征】

  • 实验名:Default.rankctr.rankctr0316
  • 改动点:新增如下3个特征。

sellerCtrpv,  sellerOprpv, sellerOpruv

  • 训练数据抽取:2022-02-01日、训练集90天、测试3天,不包含pop商品
  • check_point:/wangyongpeng/project/zlj_rank_0519/ctr_code/20220222_add_seller/models/20220309add3_ctrpv_oprpv_opruv/model.ckpt-447117
  • 实验配置文档:
  • 缓存读写任务:

离线base auc=0.7053

离线exp auc=0.7055

线上base auc=0.673811

线上 exp auc=0.671448

下线

2022-03-16

【找靓机CVR模型类目重构】

  • 目的:调整归因周期、pop商品、采样率对模型的影响
  • 改动点:采用归因为1,去除pop商品,采样率0.7
  • 数据: --job Cvr --dt "2022-02-15" --trainDays 90--testDays 3
  • check_point: /wangyongpeng/project/zlj_rank_0519/cvr_code/20220301cvr_fix/models2/20220315_9train_period1_type1_ds07_AB/model.ckpt-13056

离线base auc=0.6667744

离线exp AUC = 0.70024294

线上base pay  auc=0.626638

线上 exp pay auc=0.650780

线上base order  auc=0.488246

线上exp order  auc=0.524228

全量

全量时间:2022-03-23

文档:010【CVR问题因素排查专项】

2022-03-xxx

【找靓机CVR新增query特征】

  • 改动点:归因周期为1,去除pop,采样率0.7,
  • 数据:--job Cvr--dt "2022-03-09" --trainDays 100--testDays 3
  • check_point: /wangyongpeng/project/zlj_rank_0519/cvr_code/20220214add_query/models/20220321addquery_and_add_ds07/model.ckpt-130560

离线base auc=0.71540296

离线exp AUC = 0.7168716(+0.2%)

线上base coopr_pay_auc=0.637

线上 exp coopr_pay_auc= 0.667

线上base coopr_order_auc=0.5275

线上 exp coopr_order_auc=0.5639

-------------

CVR 23号 : base_auc = 0.6430047, exp_auc = 0.683887
CVR 24号 : base_auc = 0.6419728, exp_auc = 0.674858
CVR 25号 : base_auc = 0.6312821, exp_auc = 0.658829
CVR 26号 : base_auc = 0.6318003, exp_auc = 0.650590

平均:base = 0.637014975, exp = 0.667041

全量

【找靓机CVR特征拆分为cor/opr特征】

  • 改动点:旧PV阈值,增加opr, cor特征, 删除cvr统计特征,将cor和opr特征分别喂进模型的两部分。共享商品类目信息. 
  • 文档:011【CVR新增cor/opr特征代替cvr】
离线AUC:click_pay_auc=0.7195(+0.0215) 

【找靓机CTR引入优品价格特征】

  • 改动点:加入101,119类目的min_price, max_price,std_price
  • 数据量:train = 328976605
  • 正负样本比:21565582: x =1:14.25 

  • 离线实验组auc=0.6927(+0.0006)
  • 线上base auc = 0.6603, 线上exp auc = 0.65967(-0.00063)
  • 预计日均订单和提袋率:-22.4 , -2.81%

【找靓机CTR引入优品价格特征】

再次实验

  • 训练总量:440066269
  • 正负样本比:28539534:x =  1:14.4
exp auc=0.6726(+0.0007),  base auc=0.6719

【找靓机CTR引入新构造SKU特征】

  • 改动点:使用新构造的sku(model_id_quality_id_capacity_id)
  • 数据量:train =1716962202

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