Xgboost: Como usar o xgboost para fazer a classificação listwise lambdamart?

OK eu vejo. O XGBoost suporta a realização de tarefas de classificação. No cenário de classificação, os dados são frequentemente agrupados e precisamos do arquivo de informações do
especifique tarefas de classificação. O modelo usado no XGBoost para classificação é o LambdaRank, esta função ainda não foi concluída. Atualmente, fornecemos classificação em pares.

Portanto, a aprendizagem listwise não é suportada. Qualquer plano?

use classificação: ndcg para classificação lambda com métrica ndcg

Olá, acabei de tentar usar o objetivo = ' rank: map ' e o objetivo = ' rank: ndcg ', mas nenhum deles parece funcionar. A função objetivo dos pares é realmente boa. Posso ver no código que a função objetivo do LambdaMART ainda está lá, porém não entendo por que ela não pode ser selecionada usando a API python. Obrigado.

@tqchen você pode comentar se rank:ndcg ou rank:map funciona para Python?

Isso precisa de esclarecimento nos documentos.
Especificamente:

1. O FAQ diz "Sim, xgboost implementa LambdaMART. Verifique a seção de objetivos em parâmetros", mas a página de parâmetros não contém nenhuma menção ao LambdaMART.
2. Se LambdaMART existir, deve haver um exemplo. Estou feliz em enviar um PR para isso.
3. Talvez seja apenas uma questão de combinação de termos, mas eu recomendo que, se o Xgboost quiser anunciar o LambdaMART no FAQ, que os documentos e o código também usem esse termo.

está resolvido?

FWIW, " rank: ndcg " é definido aqui https://github.com/dmlc/xgboost/blob/72cd1517d6b1d145c34e13a063fadd31b507b01d/src/objective/rank_obj.cc#L331

Os documentos precisam ser atualizados.

@vatsan Parece que foi um descuido. Você pode enviar uma solicitação pull para atualizar o documento de parâmetro?

@vatsan @ Sandy4321 @travisbrady Estou adicionando todos os objetivos ao documento de parâmetro: # 3672