[注意：用于获得最佳横幅的逻辑存在一些严重问题。我迟到了。直接阅读答案获取一般信息，或者您也可以尝试查找错误。]

问题：给定一组用户特征，选择一个被点击概率最高的广告。

数据集 - https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data（训练集中的前 100000 个元组并在 80:20 训练：测试中拆分）

跟随教程 - https://turi.com/learn/gallery/notebooks/click_through_rate_prediction_intro.html

C14 是我的广告 ID。
问题：- 给定 ('device_type', 'C1', 'C15') 返回广告 ID。

训练：-

我将“click”作为我的目标，将 ('device_type', 'C1', 'C15', 'C14') 作为我的输入特征。

我在 graphlab 库中使用逻辑回归分类器来训练模型。

我正在按以下方式进行广告选择：-
给定一组特征（'device_type'、'C1'、'C15'、X）在 C14 的所有可能值上迭代 X 并将特征传递给预测器以获得概率X 广告将被点击。返回具有最大点击概率的广告。

我的问题是物流分类器只为每个测试元组返回一个广告，尽管点击概率不同，这意味着只有一个广告获得最高的点击概率。

谁能解释这个观察？

当使用提升树分类器而不是逻辑分类器进行上述预测时，我能够得到不同的广告作为我的预测，从而获得更好的结果。