Jakie są alternatywy dla RankLib?


Najlepsza odpowiedź

Oto kilka wskazówek dotyczących rangowania bibliotek poza RankLibhttp: //arogozhnikov.github.io/2015/06/26 /learning-to-rank-software-datasets.html:

  1. LEROT (Python)
  2. xapian-letor
  3. Metric uczenie się rangi (Matlab)
  4. Implementacja SVM-Rank (C ++)
  5. ListMLE , ListNET
  6. Implementacja SVM-MAP (C ++ )
  7. Biblioteka uczenia się rang (C ++)
  8. jforests (Java)
  9. Demo IPython dotyczące uczenia się rangi
  10. Implementacja LambdaRank (Python) specjalnie dla konkurencji rankingowej kaggle)

To powiedziawszy, RankLib nadal pozostaje najlepszym pod względem dojrzałości i potwierdzonej poprawności.

Jeśli żadna z tych opcji nie zadziała, zawsze istnieje możliwość samodzielnego napisania.

Odpowiedz

Alternatywy Używałem w przeszłości i mogę polecić:

SVMRank (C) Support Vector Machine for Ranking

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

Haven „nie używane, ale wiem o:

XGboost (szeroko używany z interfejsami dla wielu języków; nigdy nie próbowałem tego w przypadku problemów z rankingiem) dmlc / xgboost (zobacz także ten przykład XGBoost-rank )

Jforests (Java) jforests – Zestawy drzew dla uczenia maszynowego – hosting projektów Google

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *