「 rank:pairwise 」–ペアワイズ損失を最小化することでランキングタスクを実行するようにXGBoostを設定します
これはどういう意味ですか? ラムダマートはリストワイズアプローチなので、リストワイズランキングにどのように適合させることができますか? コモンド、パラメーター、トレーニングデータ形式を含み、ラムダマートのラムダをどこに設定できますか。
簡単なデモやイントロを教えてもらえますか? どうもありがとう!
なるほど、分かりました。 XGBoostはランキングタスクの実行をサポートしています。 ランキングシナリオでは、データがグループ化されることが多く、グループ情報ファイルが必要
ランキングタスクを特定します。 XGBoostでランキングに使用されているモデルはLambdaRankであり、この機能はまだ完了していません。 現在、ペアワイズランクを提供しています。
したがって、リストごとの学習はサポートされていません。 何か計画はありますか?
ndcgメトリックのラムダランクにはrank:ndcgを使用します
@tqchenは、 rank:ndcg
またはrank:map
がPythonで機能するかどうかコメントできますか?
これは、ドキュメントで明確にする必要があります。
具体的には:
解決しましたか?
FWIW、「 rank:ndcg 」はここで定義されていますhttps://github.com/dmlc/xgboost/blob/72cd1517d6b1d145c34e13a063fadd31b507b01d/src/objective/rank_obj.cc#L331
ドキュメントを更新する必要があります。
@vatsan見落としだったようです。 パラメータドキュメントを更新するためのプルリクエストを送信できますか?
@vatsan @ Sandy4321 @travisbradyすべての目標をパラメータードキュメントに追加しています:#3672
最も参考になるコメント
これは、ドキュメントで明確にする必要があります。
具体的には: