tg-me.com/ds_interview_lib/48
Last Update:
Как работает LambdaMART?
1. Построение деревьев LambdaMART: LambdaMART использует деревья решений, которые предсказывают релевантность объектов (например, веб-страниц или товаров). Для каждого объекта есть целевая переменная - его реальный ранг или релевантность.
2. Вычисление функции потерь LambdaMART: Функция потерь оценивает, насколько хорошо предсказанные ранги соответствуют реальным рангам. Она учитывает веса (lambdas), которые определяют важность каждого объекта.
3. Градиентный бустинг для деревьев LambdaMART: LambdaMART использует градиентный бустинг для обучения последовательности деревьев. Каждое дерево строится для улучшения текущего ранжирования.
4. Ансамбль деревьев LambdaMART: После обучения деревьев они объединяются в ансамбль. Каждое дерево представляет собой слабый ранжировщик, но ансамбль улучшает ранжирование.
5. Предсказание рангов: Для новых объектов LambdaMART предсказывает их ранги, используя ансамбль деревьев. Это помогает определить порядок объектов в результатах поиска или рекомендациях, учитывая их релевантность.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/48