分母では単語の出現頻度を文書の単語数で正規化しています。値は選ぶ単語によって変わります。特徴量の値が高いです。回帰法の方は、出力されたスコア・測定値を関連度という風に捉え、スコアの高い順で表示すればランキングを得られます。分類法の方は、5つ星が最も関連度の高い文書、1つ星が全く関連性がないという風にクエリに対して文書を1つ星〜5つ星に分類し、星の数の高い順で表示すればランキングを得られます。ランキング学習では、スコアそのもの、星の数そのものよりも、文書間の相対的なスコアが重要です。以下の二つのケースを考えましょう。いう5つの文書があり、以下の表では回帰学習器によって計算されたスコア(推定値)の高い順でソートされています。上記の左側の場合は、それぞれの文書の推定値は正解とかなり違いますが、正解に基づいたランキング(スコアの高い順)と完全一致しています。それに対して右側の推定値は比較的スコアに近いですが、ランキングはズレています。平均二乗誤差)が多用されていますが、この場合それを使えば右側の学習器の方が精度が良いと判断されてしまいます。一般的な機械学習で多用されている評価手法よりも、より適切にランキングの良さを評価できる手法を利用します。例として以下二つの評価手法を紹介します。略で、学習器によるランキングで一番上位の関連している文書のランクを表します。最大値(1)になります。関連している文書をできるだけ1位にしたいときには使えますが、デメリットは関連度(スコア・星の数)と2位以下の文書を一切考慮しないというところです。個のクエリの平均値を計算しています)。いう評価手法があります。