positive: 假设在发生心梗的人群中,患高血压是40人,而在没发生过心梗的人群中患高血压20人。那么我们可以得到以下的四格表:<br>那么OR=(40/60)/(20/80)=40*80/20*60=2.67。那么这2.67说明什么呢?其意义基本上可以等同为:患高血压的人发生心梗的风险是未患高血压的人的2.67倍。<br>那论文里常常出现的危险因素、保护因素是什么意思呢?研究人员在进行统计得到OR值的时候,会把OR值和1进行比较,如果某个因素OR值大于1,那么这个因素就是患病的危险因素;也就是携带这个因素的人,患病的风险高。如果OR值小于1,那么这个因素就是患病的保护因素;有这个因素的人患病的风险低。<br>为什么我们能做出这样的判断呢?我们先来假设一下,假如患高血压和发生心梗无关,那么可以推论,患高血压的人和不患高血压的人心梗的发生率是一样的。也就是说,患高血压的人的心梗发生率=未患高血压的人。因为病例对照研究得不到发病率,所以我们只好推论改成:心梗病例中高血压/无高血压的比值和非心梗对照中高血压/无高血压的比值相同。在上面这个假设成立的时候,我们得到的OR值是多少呢?OR=(心梗病例中高血压/无高血压的比值)/( 非心梗对照中高血压/无高血压的比值)=1。通过上面这样一说大家应该明白为啥我们的OR值都要和1比了吧。<br>最后以一张meta分析的森林图结尾。
negative: CTR的预估是一个典型的机器学习问题。在这个问题里,每条输入数据包含多个维度:广告主,展现(媒体),用户等。广告主维度包含了广告的商品信息,展现维度包含了域名.广告位.广告类型等等,用户维度不仅包含用户的浏览器.设备等信息,还包括用户本身的人群属性(性别,兴趣等)。为了准确的预测CTR,往往需要多个特征维度的交叉。举个例子,某个性别的用户在某个类型商品上的转化率可以作为一个很好的特征。在实际预测中,算法工程师有很多模型可以选择,常用的如朴素贝叶斯,逻辑回归,随即森林等。若采用回归模型,则需要用one-hot<br>encoding将categorical variable 转化为 numerical variable,使输入变为很高维度的向量,这里可以采用各种特征工程以及特征交叉。另外,用soft的贝叶斯转化率代替hard的0,1作为特征值往往会有不错的效果。多个模型ensemble也可以在工业上直接应用。得出了预估的CTR,往往之后还有一个校准的过程,使出价函数变得更为平滑,具体细节就不在这里阐述了。<br>实时的CTR是否比预估(校准后)的CTR更准? 不少DSP公司优先采用(比如域名和广告位的)实时CTR计算出价。事实上这样做考虑的维度信息是非常少的。在我看来,当训练数据足够的情况下,预估的CTR更能反应通过长期积累的经验反映出的CTR情况,同时也支持多个维度非常flexible的交叉。而实时的CTR则更能反映某个广告主或某个点位的CTR在短期内的波动情况,但多维度交叉比较困难。将二者按一定比例加权是合理的处理方式。