广告点击率CTR预估模型：逻辑回归特征工程代码自动生成

广告点击率CTR预估模型：逻辑回归特征工程代码自动生成

在数字广告系统中，每一次曝光背后都隐藏着一场关于“是否会被点击”的预测博弈。而这场博弈的核心，正是点击率（Click-Through Rate, CTR）预估——它决定了广告能否精准触达潜在用户，也直接影响平台的变现效率。尽管深度学习模型如DNN、DeepFM等不断刷新SOTA记录，逻辑回归（Logistic Regression）依然牢牢占据着工业级推荐系统的基线位置。不是因为它最强大，而是因为它足够快、足够稳、足够可解释。

但问题也随之而来：逻辑回归的表现几乎完全依赖于特征工程的质量。面对海量稀疏的ID类特征（如用户ID、广告ID、城市、品类），如何高效构建交叉特征？如何处理缺失值与异常分布？这些任务传统上高度依赖人工编码和经验积累，开发周期长、迭代成本高。

有没有可能让AI来帮我们写这部分代码？

答案是肯定的。借助专为数学与编程推理优化的小型语言模型VibeThinker-1.5B-APP，我们可以将自然语言描述直接转化为可执行的Pandas数据处理脚本，实现从“手动搬砖”到“提示驱动自动化”的跃迁。

为什么选择 VibeThinker-1.5B-APP？

这不是一个通用聊天机器人，也不是用来生成营销文案的AI助手。VibeThinker-1.5B-APP 是微博开源的一款轻量级密集模型，参数仅15亿，却在算法竞赛与代码生成任务中表现出惊人实力。它的设计哲学很明确：不做通才，只做专精逻辑推理的极客。

这类模型的优势在于“小而精”。相比动辄百亿千亿参数的大模型，它对硬件要求低，推理延迟短，适合部署在本地开发机或边缘服务器上，真正实现“离线可用、响应迅速”。

更重要的是，它经过大量高质量编程题、数学证明和结构化逻辑训练，在面对确定性流程时输出稳定、逻辑严密。比如这样一个需求：

“请提取曝光时间中的小时字段，并用LabelEncoder对城市和广告品类进行编码，再构造‘城市_品类’交叉特征。”

这种任务本质上是一个有明确输入、固定步骤、预期输出格式的操作链，恰好契合VibeThinker的强项——链式思维推理（Chain-of-Thought）。它不会天马行空地发挥，而是像一位严谨的工程师一样，一步步拆解、推导、生成代码。

实测数据显示，该模型在AIME24数学竞赛中得分80.3，超过DeepSeek R1；在LiveCodeBench v6代码生成评测中达到51.1分，媲美中型模型水平。更令人振奋的是，其总训练成本仅为7800美元，堪称“性价比之王”。

值得注意的是，英文提示效果显著优于中文。这并非语言歧视，而是训练语料分布所致。如果你希望获得最稳定的推理路径，建议使用清晰、规范的英文指令，避免歧义表达。

特征工程的本质：把原始数据变成模型能听懂的语言

逻辑回归本身很简单：

$$
P(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-w^T x}}
$$

但它对输入特征的要求极高。原始日志里的user_id="u_12345"、city="北京"、age=28这些字段，不能直接喂给模型。必须经过一系列变换，才能成为有意义的输入信号。

典型的CTR特征工程流程包括：

• 数值特征处理：年龄标准化、消费金额log变换
• 类别特征编码：性别转为0/1，城市做Label Encoding
• 时间特征提取：从时间戳中提取小时、星期几
• 缺失值填充：统一用-1或众数补全
• 交叉特征构建：用户所在城市 × 当前广告品类 → 捕捉地域偏好模式

过去，每个项目都需要重新写一遍类似的Pandas代码。而现在，只要给出清晰的提示词，VibeThinker就能自动生成完整的特征 pipeline。

实战演示：一键生成CTR特征工程代码

假设我们有一份广告曝光日志ctr_log.csv，包含以下字段：

我们的目标是：生成一段Python代码，完成适用于逻辑回归的特征工程，输出可用于训练的特征矩阵X和标签y。

此时，只需向VibeThinker发送如下英文提示：

You are a programming assistant specialized in data preprocessing for logistic regression in CTR prediction. Given a pandas DataFrame with columns: user_id, ad_id, age, gender, city, category, impression_time, clicked. Please generate Python code to perform the following feature engineering steps: 1. Extract hour from impression_time as a new feature. 2. Normalize 'age' using standard scaling. 3. Encode 'gender' as binary (0 for M, 1 for F). 4. Apply label encoding to 'city' and 'category'. 5. Create interaction features: - city_category: combine city and category with '_' - age_gender: discretize age into bins (0-18, 19-35, 36-50, 51+) and combine with gender 6. Drop raw columns that have been transformed. 7. Return the final feature DataFrame (X) and label series (y). Use sklearn.preprocessing where necessary. Include all necessary imports.

模型返回结果如下：

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder def create_ctr_features(df): # Make a copy to avoid modifying original data = df.copy() # 1. Extract hour from impression_time data['impression_time'] = pd.to_datetime(data['impression_time']) data['hour'] = data['impression_time'].dt.hour # 2. Normalize age scaler = StandardScaler() data['age_scaled'] = scaler.fit_transform(data[['age']]) # 3. Encode gender data['gender_bin'] = data['gender'].map({'M': 0, 'F': 1}) # 4. Label encode city and category le_city = LabelEncoder() le_cat = LabelEncoder() data['city_encoded'] = le_city.fit_transform(data['city'].astype(str)) data['category_encoded'] = le_cat.fit_transform(data['category'].astype(str)) # 5. Interaction features data['city_category'] = data['city'].astype(str) + '_' + data['category'].astype(str) le_cc = LabelEncoder() data['city_category_encoded'] = le_cc.fit_transform(data['city_category']) # Discretize age data['age_bin'] = pd.cut(data['age'], bins=[0, 18, 35, 50, 100], labels=['0-18','19-35','36-50','51+']) data['age_gender_cross'] = data['age_bin'].astype(str) + '_' + data['gender'] le_ag = LabelEncoder() data['age_gender_encoded'] = le_ag.fit_transform(data['age_gender_cross']) # 6. Prepare final feature set feature_cols = [ 'hour', 'age_scaled', 'gender_bin', 'city_encoded', 'category_encoded', 'city_category_encoded', 'age_gender_encoded' ] X = data[feature_cols] y = data['clicked'].astype(int) return X, y

这段代码已经可以直接集成进训练流水线：

df = pd.read_csv("ctr_log.csv") X, y = create_ctr_features(df)

无需逐行敲打，也不必担心拼写错误。整个过程从“构思→实现”缩短至几分钟，极大提升了实验效率。

如何融入现有系统？架构与工作流设计

我们可以将 VibeThinker-1.5B-APP 集成为一个“智能代码生成引擎”，嵌入现有的CTR建模体系中：

graph TD A[自然语言需求] --> B[VibeThinker-1.5B-APP 推理服务] B --> C[生成Python特征工程代码] C --> D[Jupyter Notebook / CI Pipeline] D --> E[特征DF → LogisticRegression训练] E --> F[模型评估 & 上线]

具体工作流程如下：

1. 用户输入：数据科学家在Jupyter中写下英文提示，描述所需特征逻辑。
2. 模型推理：调用本地部署的 VibeThinker 模型API，传入提示词。
3. 代码生成：模型返回结构完整、语法正确的Python函数。
4. 本地验证：载入样本数据运行函数，检查输出维度与逻辑正确性。
5. 集成训练：将生成代码纳入正式脚本，接入大规模数据流。

这种方式特别适合快速A/B测试新特征组合。例如，原本需要花半天时间重写交叉逻辑，现在只需修改提示词中的“interaction features”部分，重新生成即可。

成功的关键：提示工程 + 安全边界

虽然模型能力强大，但“垃圾进，垃圾出”的法则仍然适用。提示词的设计质量直接决定输出代码的可用性。

一个好的提示应具备：
- 明确的角色设定（如：“你是一个CTR特征工程专家”）
- 清晰的输入输出定义
- 具体的处理规则（归一化方式、分桶区间、编码类型）
- 必要的库引用要求（sklearn/pandas）

同时，我们也必须设置安全边界：
-静态扫描：防止生成eval()、exec()等危险函数调用
-版本控制：所有生成代码提交Git，保留变更记录
-人工复核：尤其是涉及业务逻辑的部分（如平滑计数、负采样策略），仍需人工确认

毕竟，当前阶段的LLM更像是“高级代码补全工具”，而非完全自主的开发者。它的价值不在于替代人类，而在于放大人类的生产力。

小模型也能撬动大场景

很多人认为只有大模型才能做好AI编程，但VibeThinker-1.5B-APP 的出现打破了这一迷思。它证明了：在垂直领域，通过高质量数据+精准训练目标，小模型完全可以做到“以小博大”。

特别是在CTR预估这类强调确定性逻辑的任务中，过度追求“通用理解”反而会引入噪声。相反，一个专注数学与编程的专用模型，更能提供稳定、可靠、高效的输出。

未来，类似的“领域专用小模型”将在更多场景落地：
- 风控建模中的特征衍生
- 量化交易中的因子计算
- 日志分析中的ETL流程生成

它们不一定能写诗画画，但在自己擅长的赛道上，可以跑得比谁都快。

当每一个数据工程师都能通过几句自然语言指令，自动生成专业级的数据处理代码时，“人人皆可编程”的智能时代才算真正到来。而这条路的起点，或许就藏在一个15亿参数的推理引擎里。