次のリンクで説明されているように、OHSUMED データセットと SVM ランク ライブラリを使用して RankSVM を学習しようとしています 。
OHSUMED データセットのリンクが示唆するのと同じパラメーターを使用しました。すなわち
OHSUMED/QueryLevelNorm/cv_l1_e0.001/fold1_l1_c0.0002_e0.001.log OHSUMED/QueryLevelNorm/cv_l1_e0.001/fold2_l1_c0.002_e0.001.log OHSUMED/QueryLevelNorm/cv_l1_e0.001/fold3_l1_c0.01_e0.001.log OHSUMED/QueryLevelNorm/cv_l1_e0 .001/fold4_l1_c0.02_e0.001.log OHSUMED/QueryLevelNorm/cv_l1_e0.001/fold5_l1_c0.01_e0.001.log
しかし、モデルをトレーニングして「svm_rank_classify」コマンドを実行すると、次の結果が得られます。
モデルの読み取り...完了。
テスト例の読み取り...完了。
テスト例の分類...完了
ランタイム (IO なし) の CPU 秒: 0.00テスト セットでの
平均損失: 0.3864 テスト セットで
のゼロ/1 エラー: 100.00% (0 正解、22 不正解、合計 22)
注: 損失上に報告されているのは、
すべてのランキングで平均化された交換されたペアの割合です。0/1 エラーは、完全に正しいランキングの一部です!
スワップされたペアの総数: 31337
スワップされたペアの平均パーセント: 38.64
ここで不足している手順がある場合は提案してください。
ありがとう。