Xgboost: ¿Cómo usar xgboost para hacer ranking de lista de lambdamart?

OK veo. XGBoost admite la realización de tareas de clasificación. En el escenario de clasificación, los datos a menudo se agrupan y necesitamos el archivo de información del
especifique las tareas de clasificación. El modelo utilizado en XGBoost para la clasificación es el LambdaRank, esta función aún no está completa. Actualmente, proporcionamos clasificación por pares.

Por lo tanto, no se admite el aprendizaje por listas. ¿Algún plan?

rango de uso

Hola, acabo de intentar usar tanto objetivo = ' rango: mapa ' como objetivo = ' rango: ndcg ', pero ninguno de ellos parece funcionar. La función objetivo por pares está realmente bien. Puedo ver en el código que la función del objetivo de LambdaMART todavía está allí, sin embargo, no entiendo por qué no se puede seleccionar usando la API de Python. Gracias.

@tqchen, ¿puedes comentar si rank:ndcg o rank:map funcionan para Python?

Esto necesita una aclaración en los documentos.
Específicamente:

1. Las preguntas frecuentes dicen "Sí, xgboost implementa LambdaMART. Consulte la sección de objetivos en los parámetros", pero la página de parámetros no contiene ninguna mención de LambdaMART.
2. Si LambdaMART existe, debería haber un ejemplo. Me complace enviar un PR para esto.
3. Esto puede ser solo una cuestión de combinación de términos, pero recomendaría que si Xgboost quiere anunciar LambdaMART en las preguntas frecuentes, los documentos y el código también usen ese término.

esta resuelto?

FWIW, " rango: ndcg " se define aquí https://github.com/dmlc/xgboost/blob/72cd1517d6b1d145c34e13a063fadd31b507b01d/src/objective/rank_obj.cc#L331

Los documentos deben actualizarse.

@vatsan Parece que fue un descuido. ¿Puede enviar una solicitud de extracción para actualizar el documento del parámetro?

@vatsan @ Sandy4321 @travisbrady Estoy agregando todos los objetivos al parámetro doc: # 3672