本节提供（训练集，特征，评估）的实验结果。大多数是基于第三部分描述的RMX数据，但有些实验，如图3，4，5和第5.6节 - 在展示广告公司Criteo的日志上运行过。

尽管实验设置的细节不相同，但都有相似的特点。训练和测试集按时间顺序排列，时间范围从几天到几周。如第4.7节所述，二次抽样后负样本，训练样本的数量是十亿有序的数据。从几百个特征中选出30个基本特征。16M参数的模型的散列结果的位数为24。

根据实验，测试矩阵是负对数似然（NLL），均方根误差（RMSE），准确率/召回率曲线下面积（auPRC）或ROC曲线下面积（auROC）。归一化矩阵，这是度量相对于最佳常数基线的值。