lambdarank上記コマンドを実行すると、以下のような出力が表示されます。学習データ(tr)と評価データ(va)で計算された損失です。評価値で評価データにおいて計算されます。上記出力では学習が進むと損失が下がるのに対し,評価値は上がっていることが確認できます。学習データと評価データの他に、テストデータもあります。テストデータとは構築したモデルを評価するためのデータで、モデル構築時に全く使わないデータです。モデル構築時に一切使っていないデータなので、モデルが未知データにどれほど強いか評価するために使います。0.465339おわりにランキング学習は検索エンジンにおけるランキング改善を目的として研究・開発が始まりましたが、それ以外にもいろいろな場面で応用できると考えられます。検索語のオートコンプリートなど、文書などの集合に順序をつける問題に広く応用できます。実際に上記のようなアプリケーションにランキング学習のモデルをデプロイしている企業はいくつかあります。OHSUMEDなどをお勧めします。2018「機械学習の論文をスクラッチから実装しよう!」というシリーズは、機械学習で現れる数式をコードに落とすことを目的としています。具体的にはどういう式なのでしょう」と思うことは多いでしょう。考え、本シリーズを書くことにしました。本記事では、数式の実装に重点を置いてコードを書きます。機械学習のアルゴリズムを実装するにあたって参考になればなと考えています。いうオープンソースで筆者が書いたコードに基づいています。Rank)のアルゴリズムです。no、クラス・関連度予測ではなく、複数の文書のランキング(表示順)に基づいた学習です。以下二つの文書があるとしましょう(星の数が多いほど関連度が高い)。星の数:3学習済みのモデルでそれぞれの文書に星の数を予測しようとしたら、以下の結果が出たとします。予測値:1上記の予測値は、期待の星の数とは異なりますが、星の数の高い順で並ぶと、表示順が変わりません。ユーザにとっては結果の表示順が理想と全く同じです。従って、文書のランキングに基づいて学習し、学習されたモデルを文書のランキングで評価すべきではないかというイデアが生まれ、ランキング学習のアルゴリズムが開発されました。LambdaMARTさて、本題に入りましょう。Tree)のアルゴリズムです。略で、毎年開催されるカンファレンスは情報検索の分野において最も重要なカンファレンスといわれています。Rank、ランキング学習)、リコメンデーション、評価、クエリパフォーマンスなど、多様な研究テーマについての発表がありました。l’Industrie(シテ科学産業博物館)という欧州最大級の科学博物館で、チュートリアルを含めたカンファレンスの3日目の食事会は博物館の2階で行われました。いう別の博物館でウェルカムレセプションもありました。中国からの提出された論文数もアクセプトされた論文数もアメリカの論文数を超えました。大きくチュートリアル、カンファレンス、そしてワークショップに分かれていました。以下、参加してきたセッションの中で関心を持ったものについて書きます。