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xgBoostのペアワイズランキングモデルにどのように適合しますか？
私の知る限り、モデルをランク付けするように学習をトレーニングするには、データセットに次の3つを含める必要があります。 ラベルまたは関連性 グループまたはクエリID 特徴ベクトル たとえば、Microsoft Learning to Rankデータセットはこの形式（ラベル、グループID、機能）を使用します。 1 qid:10 1:0.031310 2:0.666667 ... 0 qid:10 1:0.078682 2:0.166667 ... GBMを使用してペアワイズランキングを行うxgBoostを試しています。これらには、C ++プログラムを使用して上記のようなMicrosoftデータセットで学習するランキングタスクの例があります。 しかし、私は彼らのPythonラッパーを使用しており、グループID（qid上記）を入力できる場所が見つからないようです。機能と関連性スコアのみを使用してモデルをトレーニングできますが、何かが足りないように感じます。 これがサンプルスクリプトです。 gbm = XGBRegressor(objective="rank:pairwise") X = np.random.normal(0, 1, 1000).reshape(100, 10) y = np.random.randint(0, 5, 100) gbm.fit(X, y) ### --- no group id needed??? print gbm.predict(X) # should be in …