7.2.4　模型预测

分解机是一类简单高效的预测模型，可以用于各类预测任务，主要包括如下3类。

1.回归问题

直接作为预测项，可以转化为求最小值的最优化问题，具体如下：

其中D是训练数据集，y是x(x∈D)对应的真实值。

2.二元分类问题

作为最终的分类，可以通过hinge损失或者logit损失来训练二元分类问题。

3.排序问题

对于排序学习问题（如pairwise），可以利用排序算法相关的损失函数来训练FM模型，利用FM模型来做排序学习。

这3类问题都可以通过整合正则项到目标函数中，避免模型过拟合。