Jaké jsou alternativy k RankLib?


Nejlepší odpověď

Zde je několik knihoven Learning to Rank mimo RankLibhttp: //arogozhnikov.github.io/2015/06/26 /learning-to-rank-software-datasets.html:

  1. LEROT (Python)
  2. xapian-letor
  3. Metrické učení k hodnocení (Matlab)
  4. implementace SVM-Rank (C ++)
  5. ListMLE , ListNET
  6. implementace SVM-MAP (C ++ )
  7. Learning To Rank Library (C ++)
  8. jforests (Java)
  9. IPython demo o učení se hodnotit
  10. Implementace LambdaRank (Python) speciálně pro kaggle ranking competition)

To znamená, že RankLib stále zůstává nejlepší možnost z hlediska zralosti a prokázané správnosti.

Pokud pro vás žádný z těchto postupů nefunguje, vždy existuje možnost napsat si ho sami.

Odpovědět

Alternativy Používal jsem v minulosti a mohu doporučit:

SVMRank (C) Support Vector Machine for Ranking

JLIS-Reranking (Java) http://flake.cs.uiuc.edu/~mchang21/softwares/JLIS/rerank.html

Nepoužívá se, ale ví o:

XGboost (široce používaný s rozhraními pro mnoho jazyků; nikdy jsem to nezkoušel pro problémy s hodnocením) dmlc / xgboost (viz také tento příklad XGBoost-rank )

Jforests (Java) jforests – Tree Ensembles for Machine Learning – Google Project Hosting

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *