Xgboost: Wie verwende ich xgboost, um ein listenweises Ranking von Lambdamart zu erstellen?

OK, ich verstehe. XGBoost unterstützt die Durchführung von Ranking-Aufgaben. Im Ranking-Szenario werden Daten oft gruppiert und wir benötigen die Gruppeninformationsdatei, um s
Ranking-Aufgaben festlegen. Das in XGBoost verwendete Modell für das Ranking ist der LambdaRank, diese Funktion ist noch nicht abgeschlossen. Derzeit bieten wir einen paarweisen Rang an.

Listenweises Lernen wird also nicht unterstützt. Irgendeinen Plan?

Verwenden Sie rank:ndcg für Lambda-Rang mit ndcg-Metrik

Hallo, ich habe gerade versucht, sowohl object = ' rank:map ' als auch object = '

@tqchen kannst du kommentieren, ob rank:ndcg oder rank:map für Python funktioniert?

Dies muss in den Dokumenten geklärt werden.
Speziell:

1. In der FAQ steht "Ja, xgboost implementiert LambdaMART. Überprüfen Sie den Zielabschnitt in Parametern", doch die Parameterseite enthält keinerlei Erwähnung von LambdaMART.
2. Wenn LambdaMART existiert, sollte es ein Beispiel geben. Gerne reiche ich hierzu eine PR ein.
3. Dies ist vielleicht nur ein Problem der Begriffsmischung, aber ich würde empfehlen, dass die Dokumente und der Code auch diesen Begriff verwenden, wenn Xgboost LambdaMART in den FAQ bewerben möchte.

ist es gelöst?

FWIW, " rank:ndcg " ist hier definiert https://github.com/dmlc/xgboost/blob/72cd1517d6b1d145c34e13a063fadd31b507b01d/src/objective/rank_obj.cc#L331

Die Dokumente müssen aktualisiert werden.

@vatsan Scheint ein Versehen gewesen zu sein. Können Sie eine Pull-Anfrage senden, um das Parameterdokument zu aktualisieren?

@vatsan @Sandy4321 @travisbrady Ich