[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-ChenglongChen--tensorflow-DeepFM":3,"tool-ChenglongChen--tensorflow-DeepFM":64},[4,23,32,40,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":22},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 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Code 升级为你的虚拟工程团队。面对单人开发难以兼顾产品战略、架构设计、代码审查及质量测试的挑战，gstack 提供了一套标准化解决方案，帮助开发者实现堪比二十人团队的高效产出。\n\n这套配置特别适合希望提升交付效率的创始人、技术负责人，以及初次尝试 Claude Code 的开发者。gstack 的核心亮点在于内置了 15 个具有明确职责的 AI 角色工具，涵盖 CEO、设计师、工程经理、QA 等职能。用户只需通过简单的斜杠命令（如 `\u002Freview` 进行代码审查、`\u002Fqa` 执行测试、`\u002Fplan-ceo-review` 规划功能），即可自动化处理从需求分析到部署上线的全链路任务。\n\n所有操作基于 Markdown 和斜杠命令，无需复杂配置，完全免费且遵循 MIT 协议。gstack 不仅是一套工具集，更是一种现代化的软件工厂实践，让单人开发者也能拥有严谨的工程流程。",64604,"2026-04-05T23:10:16",[17,16],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":22},193,"meilisearch","meilisearch\u002Fmeilisearch","Meilisearch 是一个开源的极速搜索服务，专为现代应用和网站打造，开箱即用。它能帮助开发者快速集成高质量的搜索功能，无需复杂的配置或额外的数据预处理。传统搜索方案往往需要大量调优才能实现准确结果，而 Meilisearch 内置了拼写容错、同义词识别、即时响应等实用特性，并支持 AI 驱动的混合搜索（结合关键词与语义理解），显著提升用户查找信息的体验。\n\nMeilisearch 特别适合 Web 开发者、产品团队或初创公司使用，尤其适用于需要快速上线搜索功能的场景，如电商网站、内容平台或 SaaS 应用。它提供简洁的 RESTful API 和多种语言 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模型开源项目，专注于点击率（CTR）预测及回归任务。它巧妙结合了因子分解机（FM）与深度神经网络（DNN）的优势，能够同时自动学习低阶和高阶特征交互，有效解决了传统模型在特征组合挖掘上的局限性，从而提升预测精度。\n\ntensorflow-DeepFM 非常适合从事推荐系统、广告算法的研究人员及开发者使用。它不仅支持分类与回归两种任务模式，还允许用户灵活配置是否启用 FM 或 DNN 组件。tensorflow-DeepFM 提供了完整的数据预处理示例及训练代码，支持早停（early_stopping）和模型重拟合等功能，曾助力团队在 Kaggle 竞赛中获得优异成绩。无论是学术研究还是工业界落地，tensorflow-DeepFM 都为处理稀疏特征数据提供了一个高效、易用的基准方案。","# tensorflow-DeepFM\n\nThis project includes a Tensorflow implementation of DeepFM [1].\n\n# NEWS\n- A modified version of DeepFM is used to win the 4th Place for [Mercari Price Suggestion Challenge on Kaggle](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fc\u002Fmercari-price-suggestion-challenge). See the slide [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-XNN\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fdoc\u002FMercari_Price_Suggesion_Competition_ChenglongChen_4th_Place.pdf) how we deal with fields containing sequences, how we incoporate various FM components into deep model.\n\n# Usage\n## Input Format\nThis implementation requires the input data in the following format:\n- [ ] **Xi**: *[[ind1_1, ind1_2, ...], [ind2_1, ind2_2, ...], ..., [indi_1, indi_2, ..., indi_j, ...], ...]*\n    - *indi_j* is the feature index of feature field *j* of sample *i* in the dataset\n- [ ] **Xv**: *[[val1_1, val1_2, ...], [val2_1, val2_2, ...], ..., [vali_1, vali_2, ..., vali_j, ...], ...]*\n    - *vali_j* is the feature value of feature field *j* of sample *i* in the dataset\n    - *vali_j* can be either binary (1\u002F0, for binary\u002Fcategorical features) or float (e.g., 10.24, for numerical features)\n- [ ] **y**: target of each sample in the dataset (1\u002F0 for classification, numeric number for regression)\n\nPlease see `example\u002FDataReader.py` an example how to prepare the data in required format for DeepFM.\n\n## Init and train a model\n```\nimport tensorflow as tf\nfrom sklearn.metrics import roc_auc_score\n\n# params\ndfm_params = {\n    \"use_fm\": True,\n    \"use_deep\": True,\n    \"embedding_size\": 8,\n    \"dropout_fm\": [1.0, 1.0],\n    \"deep_layers\": [32, 32],\n    \"dropout_deep\": [0.5, 0.5, 0.5],\n    \"deep_layers_activation\": tf.nn.relu,\n    \"epoch\": 30,\n    \"batch_size\": 1024,\n    \"learning_rate\": 0.001,\n    \"optimizer_type\": \"adam\",\n    \"batch_norm\": 1,\n    \"batch_norm_decay\": 0.995,\n    \"l2_reg\": 0.01,\n    \"verbose\": True,\n    \"eval_metric\": roc_auc_score,\n    \"random_seed\": 2017\n}\n\n# prepare training and validation data in the required format\nXi_train, Xv_train, y_train = prepare(...)\nXi_valid, Xv_valid, y_valid = prepare(...)\n\n# init a DeepFM model\ndfm = DeepFM(**dfm_params)\n\n# fit a DeepFM model\ndfm.fit(Xi_train, Xv_train, y_train)\n\n# make prediction\ndfm.predict(Xi_valid, Xv_valid)\n\n# evaluate a trained model\ndfm.evaluate(Xi_valid, Xv_valid, y_valid)\n```\n\nYou can use early_stopping in the training as follow\n```\ndfm.fit(Xi_train, Xv_train, y_train, Xi_valid, Xv_valid, y_valid, early_stopping=True)\n```\n\nYou can refit the model on the whole training and validation set as follow\n```\ndfm.fit(Xi_train, Xv_train, y_train, Xi_valid, Xv_valid, y_valid, early_stopping=True, refit=True)\n```\n\nYou can use the FM or DNN part only by setting the parameter `use_fm` or `use_dnn` to `False`.\n\n## Regression\nThis implementation also supports regression task. To use DeepFM for regression, you can set `loss_type` as `mse`. Accordingly, you should use eval_metric for regression, e.g., mse or mae.\n\n# Example\nFolder `example` includes an example usage of DeepFM\u002FFM\u002FDNN models for [Porto Seguro's Safe Driver Prediction competition on Kaggle](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fc\u002Fporto-seguro-safe-driver-prediction).\n\nPlease download the data from the competition website and put them into the `example\u002Fdata` folder.\n\nTo train DeepFM model for this dataset, run\n\n```\n$ cd example\n$ python main.py\n```\nPlease see `example\u002FDataReader.py` how to parse the raw dataset into the required format for DeepFM.\n\n## Performance\n\n### DeepFM\n\n![dfm](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChenglongChen_tensorflow-DeepFM_readme_feb8785af323.png)\n\n### FM\n\n![fm](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChenglongChen_tensorflow-DeepFM_readme_42114d076771.png)\n\n### DNN\n\n![dnn](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChenglongChen_tensorflow-DeepFM_readme_9d1b23c76b34.png)\n\n## Some tips\n- [ ] You should tune the parameters for each model in order to get reasonable performance.\n- [ ] You can also try to ensemble these models or ensemble them with other models (e.g., XGBoost or LightGBM).\n\n# Reference\n[1] *DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction*, Huifeng Guo, Ruiming Tang, Yunming Yey, Zhenguo Li, Xiuqiang He.\n\n# Acknowledgments\nThis project gets inspirations from the following projects:\n- [ ] He Xiangnan's [neural_factorization_machine](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhexiangnan\u002Fneural_factorization_machine)\n- [ ] Jian Zhang's [YellowFin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJianGoForIt\u002FYellowFin) (yellowfin optimizer is taken from here)\n\n# License\nMIT","# tensorflow-DeepFM\n\n本项目包含了 DeepFM（基于因子分解机的神经网络）[1] 的 TensorFlow 实现。\n\n# 新闻\n- DeepFM 的一个修改版本被用于赢得 [Kaggle Mercari 价格建议挑战赛](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fc\u002Fmercari-price-suggestion-challenge) 的第 4 名。查看 [此处](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-XNN\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fdoc\u002FMercari_Price_Suggesion_Competition_ChenglongChen_4th_Place.pdf) 的幻灯片，了解我们如何处理包含序列的字段，以及如何将各种 FM（因子分解机）组件整合到深度模型中。\n\n# 使用方法\n## 输入格式\n本实现要求输入数据采用以下格式：\n- [ ] **Xi**: *[[ind1_1, ind1_2, ...], [ind2_1, ind2_2, ...], ..., [indi_1, indi_2, ..., indi_j, ...], ...]*\n    - *indi_j* 是数据集中样本 *i* 的特征字段 *j* 的特征索引\n- [ ] **Xv**: *[[val1_1, val1_2, ...], [val2_1, val2_2, ...], ..., [vali_1, vali_2, ..., vali_j, ...], ...]*\n    - *vali_j* 是数据集中样本 *i* 的特征字段 *j* 的特征值\n    - *vali_j* 可以是二进制（1\u002F0，用于二进制\u002F类别特征）或浮点数（例如 10.24，用于数值特征）\n- [ ] **y**: 数据集中每个样本的目标值（分类任务为 1\u002F0，回归任务为数值）\n\n请参阅 `example\u002FDataReader.py` 查看如何为 DeepFM 准备所需格式数据的示例。\n\n## 初始化并训练模型\n```\nimport tensorflow as tf\nfrom sklearn.metrics import roc_auc_score\n\n# params\ndfm_params = {\n    \"use_fm\": True,\n    \"use_deep\": True,\n    \"embedding_size\": 8,\n    \"dropout_fm\": [1.0, 1.0],\n    \"deep_layers\": [32, 32],\n    \"dropout_deep\": [0.5, 0.5, 0.5],\n    \"deep_layers_activation\": tf.nn.relu,\n    \"epoch\": 30,\n    \"batch_size\": 1024,\n    \"learning_rate\": 0.001,\n    \"optimizer_type\": \"adam\",\n    \"batch_norm\": 1,\n    \"batch_norm_decay\": 0.995,\n    \"l2_reg\": 0.01,\n    \"verbose\": True,\n    \"eval_metric\": roc_auc_score,\n    \"random_seed\": 2017\n}\n\n# prepare training and validation data in the required format\nXi_train, Xv_train, y_train = prepare(...)\nXi_valid, Xv_valid, y_valid = prepare(...)\n\n# init a DeepFM model\ndfm = DeepFM(**dfm_params)\n\n# fit a DeepFM model\ndfm.fit(Xi_train, Xv_train, y_train)\n\n# make prediction\ndfm.predict(Xi_valid, Xv_valid)\n\n# evaluate a trained model\ndfm.evaluate(Xi_valid, Xv_valid, y_valid)\n```\n\n您可以在训练中如下使用 early_stopping（早停）：\n```\ndfm.fit(Xi_train, Xv_train, y_train, Xi_valid, Xv_valid, y_valid, early_stopping=True)\n```\n\n您可以如下在整个训练集和验证集上重新拟合模型：\n```\ndfm.fit(Xi_train, Xv_train, y_train, Xi_valid, Xv_valid, y_valid, early_stopping=True, refit=True)\n```\n\n您可以通过将参数 `use_fm` 或 `use_dnn` 设置为 `False` 来仅使用 FM（因子分解机）或 DNN（深度神经网络）部分。\n\n## 回归\n本实现也支持回归任务。要将 DeepFM 用于回归，您可以将 `loss_type` 设置为 `mse`（均方误差）。相应地，您应该使用用于回归的 eval_metric（评估指标），例如 mse 或 mae（平均绝对误差）。\n\n# 示例\n文件夹 `example` 包含了 DeepFM\u002FFM\u002FDNN 模型在 [Kaggle Porto Seguro 安全驾驶员预测竞赛](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fc\u002Fporto-seguro-safe-driver-prediction) 中的使用示例。\n\n请从竞赛网站下载数据并将其放入 `example\u002Fdata` 文件夹中。\n\n要为此数据集训练 DeepFM 模型，运行\n\n```\n$ cd example\n$ python main.py\n```\n请参阅 `example\u002FDataReader.py` 了解如何将原始数据集解析为 DeepFM 所需的格式。\n\n## 性能\n\n### DeepFM\n\n![dfm](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChenglongChen_tensorflow-DeepFM_readme_feb8785af323.png)\n\n### FM\n\n![fm](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChenglongChen_tensorflow-DeepFM_readme_42114d076771.png)\n\n### DNN\n\n![dnn](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChenglongChen_tensorflow-DeepFM_readme_9d1b23c76b34.png)\n\n## 一些提示\n- [ ] 为了获得合理的性能，您应该调整每个模型的参数。\n- [ ] 您也可以尝试 ensemble（集成）这些模型，或将它们与其他模型（例如 XGBoost 或 LightGBM）集成。\n\n# 参考文献\n[1] *DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction*, Huifeng Guo, Ruiming Tang, Yunming Yey, Zhenguo Li, Xiuqiang He.\n\n# 致谢\n本项目从以下项目获得灵感：\n- [ ] He Xiangnan 的 [neural_factorization_machine](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhexiangnan\u002Fneural_factorization_machine)\n- [ ] Jian Zhang 的 [YellowFin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJianGoForIt\u002FYellowFin)（yellowfin 优化器取自此处）\n\n# 许可证\nMIT","# tensorflow-DeepFM 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n本项目基于 TensorFlow 实现，运行前请确保满足以下系统要求及依赖：\n\n- **系统要求**：Linux \u002F Windows \u002F macOS\n- **Python 版本**：建议 Python 3.x\n- **前置依赖**：\n  - TensorFlow\n  - scikit-learn\n\n## 安装步骤\n\n1. 克隆项目代码到本地：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-DeepFM.git\ncd tensorflow-DeepFM\n```\n\n2. 安装所需 Python 依赖包：\n```bash\npip install tensorflow scikit-learn\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 数据格式准备\n模型输入需要整理为以下格式（详见 `example\u002FDataReader.py`）：\n- **Xi**: 特征索引列表，`[[ind1_1, ind1_2, ...], ...]`\n- **Xv**: 特征值列表，`[[val1_1, val1_2, ...], ...]`（支持 binary 或 float）\n- **y**: 样本目标值（分类为 1\u002F0，回归为数值）\n\n### 2. 模型初始化与训练\n以下是分类任务的最简使用示例：\n\n```python\nimport tensorflow as tf\nfrom sklearn.metrics import roc_auc_score\n\n# params\ndfm_params = {\n    \"use_fm\": True,\n    \"use_deep\": True,\n    \"embedding_size\": 8,\n    \"dropout_fm\": [1.0, 1.0],\n    \"deep_layers\": [32, 32],\n    \"dropout_deep\": [0.5, 0.5, 0.5],\n    \"deep_layers_activation\": tf.nn.relu,\n    \"epoch\": 30,\n    \"batch_size\": 1024,\n    \"learning_rate\": 0.001,\n    \"optimizer_type\": \"adam\",\n    \"batch_norm\": 1,\n    \"batch_norm_decay\": 0.995,\n    \"l2_reg\": 0.01,\n    \"verbose\": True,\n    \"eval_metric\": roc_auc_score,\n    \"random_seed\": 2017\n}\n\n# prepare training and validation data in the required format\nXi_train, Xv_train, y_train = prepare(...)\nXi_valid, Xv_valid, y_valid = prepare(...)\n\n# init a DeepFM model\ndfm = DeepFM(**dfm_params)\n\n# fit a DeepFM model\ndfm.fit(Xi_train, Xv_train, y_train)\n\n# make prediction\ndfm.predict(Xi_valid, Xv_valid)\n\n# evaluate a trained model\ndfm.evaluate(Xi_valid, Xv_valid, y_valid)\n```\n\n### 3. 高级功能\n- **早停（Early Stopping）**：\n```python\ndfm.fit(Xi_train, Xv_train, y_train, Xi_valid, Xv_valid, y_valid, early_stopping=True)\n```\n- **回归任务**：设置 `loss_type` 为 `mse`，并使用回归评估指标（如 mse 或 mae）。\n- **组件控制**：设置 `use_fm` 或 `use_deep` 为 `False` 可仅使用 FM 或 DNN 部分。\n\n### 4. 运行示例\n项目 `example` 文件夹包含了 Kaggle 竞赛数据的完整使用示例。下载数据放入 `example\u002Fdata` 后，运行以下命令即可训练：\n\n```bash\n$ cd example\n$ python main.py\n```","某电商平台的算法团队正在优化广告点击率（CTR）预估模型，面对海量稀疏的用户行为数据，传统方法效果遭遇瓶颈。\n\n### 没有 tensorflow-DeepFM 时\n- 特征交叉严重依赖人工经验，难以捕捉高阶隐含关系，不仅耗时且关键特征易遗漏。\n- 传统逻辑回归模型对稀疏特征表达能力弱，AUC 指标长期停滞在 0.75 左右，难以突破性能瓶颈。\n- 单独使用 FM 或 DNN 无法兼顾低阶与高阶特征交互，导致模型泛化能力不足，线上效果不稳定。\n- 数据格式转换繁琐，缺乏统一的训练框架，导致迭代实验效率低下，难以快速响应业务需求。\n\n### 使用 tensorflow-DeepFM 后\n- tensorflow-DeepFM 自动学习低阶和高阶特征交互，无需人工构造交叉特征，直接节省 80% 的特征工程时间。\n- 结合 FM 与 DNN 优势，有效处理稀疏输入，CTR 预估 AUC 提升至 0.82，直接显著增加广告收入。\n- 支持灵活配置 embedding_size 及网络层数，可快速适配不同业务场景的分类或回归任务，灵活性极高。\n- 内置标准化数据接口与早停机制，训练流程规范化，模型迭代周期从周缩短至天，研发效率大幅提升。\n\n核心价值在于通过端到端的特征交互学习，大幅提升了稀疏数据下的预测精度与研发效率。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChenglongChen_tensorflow-DeepFM_f5080b10.png","ChenglongChen","Chenglong Chen","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FChenglongChen_25ab4553.jpg","NLP & Chatbot","Freelancer","Shenzhen","c.chenglong@gmail.com",null,"https:\u002F\u002Flinkedin.com\u002Fin\u002Fchenglongchen","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen",[86],{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Python","#3572A5",100,2066,804,"2026-04-02T08:36:18","MIT","未说明",{"notes":96,"python":94,"dependencies":97},"输入数据需预处理为 Xi（特征索引）和 Xv（特征值）格式；支持分类和回归任务（回归需设置 loss_type 为 mse）；运行示例前需从 Kaggle 下载对应竞赛数据至 example\u002Fdata 目录；建议根据具体数据集调整超参数或尝试模型融合。",[98,99],"tensorflow","scikit-learn",[16],[102,103,104,105,106,107],"factorization-machine","deepfm","ctr-prediction","deep-ctr","ctr","click-through-rate",8,"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:17:40.585417",[112,117,122,127,132,137,142],{"id":113,"question_zh":114,"answer_zh":115,"source_url":116},84,"处理大数据集时遇到内存错误（Memory Error）怎么办？","通常是因为嵌入矩阵过大导致内存不足。建议：1. 使用 Hashing Trick 动态生成特征索引；2. K 值（唯一特征数量）应选择得比原始特征数量小得多；3. Hash 冲突可起到正则化作用，有助于模型泛化，不必过度担心。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-DeepFM\u002Fissues\u002F5",{"id":118,"question_zh":119,"answer_zh":120,"source_url":121},85,"如何处理一个 field 中有多个特征为 1 的情况（多值离散特征）？","方法一：将多值离散特征的 field 单独划分，取平均得到该 field 的 embedding，具体实现可做 padding 进行 batch 训练。方法二：如果该 field 包含序列数据（如文本、点击序列），建议使用 CNN 或 RNN 进行建模。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-DeepFM\u002Fissues\u002F15",{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},86,"多分类任务中，target 的格式应该是什么？","需要将模型输出层的激活函数从 sigmoid 改为 softmax。Target 格式应为 One-hot 编码，例如【0 1 0】，代表属于第二个类。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-DeepFM\u002Fissues\u002F28",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},87,"在 DataParser 的 parse 函数中，为什么非数值型特征的 dfv[col] 被设置为 1.？","对于类别型特征，One-hot 编码后对应的特征 value 是 1，因此设置为 1.。而对于数值型特征（numeric_cols），特征 value 保留原始值。dfv 用于存储特征值，dfi 用于存储特征索引位置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-DeepFM\u002Fissues\u002F18",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},88,"代码中的 CATEGORICAL_COLS、NUMERIC_COLS 和 IGNORE_COLS 有什么区别？","这三类列主要用于数据预处理。NUMERIC_COLS 存放数值型特征；CATEGORICAL_COLS 存放类别型特征（代码中通常在 else 逻辑处理）；IGNORE_COLS 存放不需要使用的特征（如 ID、target 等）。需根据数据集实际情况划分，与 DeepFM 核心实现关系不大。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-DeepFM\u002Fissues\u002F12",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},89,"为什么输出的 AUC 结果很低（甚至低于 0.5）或看起来奇怪？","这通常是因为评估指标定义不同。代码中使用的指标可能是 gini-norm 而不是标准的 AUC，因此数值表现会不同。请检查评估函数的具体实现。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-DeepFM\u002Fissues\u002F29",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},90,"如何使用预训练好的 embeddings 且不被模型修正？","可以通过 `tf.get_variable` 设置 `trainable=False` 来固定预训练向量。但建议最好将 embedding 加入模型里面一起训练（end-to-end），否则可能会有一定的损耗，效果通常不如直接训练。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChenglongChen\u002Ftensorflow-DeepFM\u002Fissues\u002F25",[]]