問題タブ [boosting]

ユーザーの検索語（apple iphone 5s）であいまい検索を実行したい。1 番目 (リンゴ) のスコア値を高くし、2 番目のスコア値を少し低くしたいと考えています。

以下のクエリから始めましたが、期待どおりに機能しませんでした。

このクエリの書き方がわかりますか??

Elastic Search (Elastic.co) の関連性フィードバックを実装しようとしています。

私は、boolean must_not の場合のように否定的な用語を除外せずに、否定的な用語を割引するという考えで、肯定的な用語と否定的な用語の指定を可能にするクエリのブースティングを認識しています。

ただし、肯定的な用語と否定的な用語の両方で、階層化されたブーストを達成しようとしています。

つまり、ビニングされたポジティブ ワードとネガティブ ワードのリストを取得し、それぞれが独自のクエリ ワードを含む、異なるポジティブ ブースト層とネガティブ ブースト層が存在するようなクエリを生成したいと考えています。

（疑似クエリ）のようなもの：

私の質問は、ネストされたブースティングクエリでこれを達成できるかどうか、または複数のshould句を使用したほうがよいかどうかです。

私の懸念は、bool クエリの should 句で 0.2 のブーストを行っても、ドキュメントのスコアがプラスに増加するかどうかわからないことです。これは、スコアを増加させるのではなく、ドキュメントを割引したいためです。 .

クエリのブースティングでは、肯定的な用語の重み付けの程度を制御できないことが懸念されます。

他の実装に関するヘルプや提案をいただければ幸いです。(私が本当にやりたかったのは、関連するドキュメントの言語モデルを作成し、それを使用してランク付けすることでしたが、エラスティックで簡単に実現する方法がわかりません。)

sklearn Gradient Boosting Classifier の estimator.loss_ メソッドに問題があります。時間の経過に伴うトレーニング エラーと比較して、テスト エラーをグラフ化しようとしています。これが私のデータ準備の一部です：

この時点で、配列の形状を

私は得る：

それぞれ。

したがって、sklearnのドキュメントによると、私の形状は互換性があります。しかし次に、テスト スコア ベクトルを入力して、トレーニング エラーと比較するためにグラフ化します。

次のエラーが表示されます。

その47がどこから来ているのかわかりません。以前に別のデータセットで同じ手順を使用しましたが、問題はありませんでした。どんな助けでも大歓迎です。

ランキングにxgboostを使用しています

私が理解しているように、勾配ブースティングは、学習した決定木の重み付き合計を計算することによって機能します。学習した各ブースターに割り当てられた重みにアクセスするにはどうすればよいですか? トレーニング後に重みを後処理して予測ステップを高速化したかったのですが、個々の重みを取得する方法がわかりません。を使用するdump_model()と、作成されたファイルにさまざまなディシジョン ツリーが表示されますが、重み付けは保存されません。API で、適切な関数が見つかりませんでした。または、収縮パラメータを使用して手動で重みを計算できますetaか?

予測のために XGBoost 手法を試していました。私の従属変数は連続なので、XGBoost を使用して回帰を行っていましたが、さまざまなポータルで利用可能な参照のほとんどは分類用です。使って分かっているのに

回帰を行うことはできますが、他のパラメーターについても明確にする必要があります。誰かが私にそれのRスニペットを提供してくれれば、それは大きな助けになるでしょう.