1 离线指标

1.1 LogLoss

1.1.1 KL散度

　　logloss使用KL散度来计算。设样本的真实分布为P，预测分布为Q，则KL散度定义如下：

　　这里可以通俗地把KL散度理解为相同事件空间里两个概率分布的相异情况。KL散度越小，预测分布越接近真实分布。

　　KL散度的物理意义是：使用分布Q来对真实分布为P的事件进行编码，导致平均编码长度增加了多少。具体解释可见百度和知乎。

1.1.2 CTR中KL散度的计算

　　CTR预估中，测试集中每个样本是一条广告，它有一个真实的点击率tctr和一个预测的点击率pctr。这里事件空间里面只有两个事件，即点击还是不点击。因此KL散度公式可以写成如下：

　　上述公式中，如果我们能直接知道样本的tctr，那么就可以直接代入计算了。但是实际工程中，我们实际上要做一个lable匹配的过程，才能知道一条广告的真实点击率。即对于广告a，我总共展示了N次，每次展示会生成一个唯一的ID，记为i，如果用户在这次展示中点击了它，那么点击系统就会记录这个ID。然后对于展示系统中这条广告的每个ID，去点击系统中查找这个ID存不存在，如果存在说明这次展示被点击了。我们将展示次数记为impression，点击次数记为click，则KL散度可以推导如下：

 因此，计算logloss的伪代码如下：

1.2 AUC

1.2.1 ROC曲线

　　如果把CTR预估看作一个二分类问题（点击还是不点击），则可以计算出

CTR预估评价指标介绍