Что такое формат данных для лямбдаMART в xgboost (версия Python)?

Question

У меня есть набор данных в формате libsvm, который содержит метку оценки важности и функций. qid - это запрос. Данные приведены ниже.

Я хочу использовать xgboost для определения ранга поиска, но я не знаю, какой формат входных данных для функции xgb.train. Я видел формат данных, используемый для классификации и регрессии. Но у моего набора данных есть запрос, который представляет информацию о группе, а лямбда еще не подсчитана. Итак, как я могу использовать xgboost api для обучения моей модели ранга и каков формат данных?

Кроме того, я хочу использовать ndcg для оценки моей модели.

Большое спасибо, и я с нетерпением жду решения.

0 qid:1830 1:0.002736 2:0.000000 3:0.000000 4:0.000000 5:0.002736 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
0 qid:1830 1:0.025992 2:0.125000 3:0.000000 4:0.000000 5:0.027360 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
0 qid:1830 1:0.001368 2:0.000000 3:0.000000 4:0.000000 5:0.001368 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
1 qid:1830 1:0.188782 2:0.375000 3:0.333333 4:1.000000 5:0.195622 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
1 qid:1830 1:0.077975 2:0.500000 3:0.666667 4:0.000000 5:0.086183 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
0 qid:1830 1:0.075239 2:0.125000 3:0.333333 4:0.000000 5:0.077975 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
1 qid:1830 1:0.079343 2:0.250000 3:0.666667 4:0.000000 5:0.084815 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
1 qid:1830 1:0.147743 2:0.000000 3:0.000000 4:0.000000 5:0.147743 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
0 qid:1830 1:0.058824 2:0.000000 3:0.000000 4:0.000000 5:0.058824 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
0 qid:1830 1:0.071135 2:0.125000 3:0.333333 4:0.000000 5:0.073871 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
1 qid:1840 1:0.007364 2:0.200000 3:1.000000 4:0.500000 5:0.013158 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
1 qid:1840 1:0.097202 2:0.000000 3:0.000000 4:0.000000 5:0.096491 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
2 qid:1840 1:0.169367 2:0.000000 3:0.500000 4:0.000000 5:0.169591 6:0.000000 7:0.000000 8:0.000000 9:0.000000 10:0.000000 
...... 

Answer 1

Format in XGBoost docs

Вообще формы:

<line> .=. <target> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature>:<value> # <docid> <inc> <prob> 
<target> .=. +1 | -1 | 0 | <float> 
<feature> .=. <integer> | "qid" 
<value> .=. <float> 
<info> .=. <string> 
<inc> .=. <integer> 
<prob> .=. <float> 
<docid> .=. <string> 

См dump_svmlight_file, если вы хотите, чтобы записать данные в этом формате.