XGBoost の Python 実装を使用します。目的の 1 つはrank:pairwise、ペアワイズ損失を最小限に抑えることです ( Documentation )。ただし、出力の範囲については何も述べていません。-10～10の間の数字が見えますが、原則として-inf～infでいいのでしょうか？
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良い質問。あなたはkaggleの競争を見ているかもしれません：
実際、Learning to Rank フィールドでは、特定のクエリに対する各ドキュメントの相対スコアを予測しようとしています。つまり、これは回帰問題でも分類問題でもありません。したがって、クエリに添付されたドキュメントが負の予測スコアを取得した場合、それは、他のドキュメントと比較して、正のスコアを持つクエリとの関連性が比較的低いことを意味します。
于 2016-12-02T08:26:43.560 に答える