Quais são as alternativas ao RankLib?


Melhor resposta

Aqui estão algumas bibliotecas de Aprendizagem para classificar fora do RankLibhttp: //arogozhnikov.github.io/2015/06/26 /learning-to-rank-software-datasets.html:

  1. LEROT (Python)
  2. xapian-letor
  3. Métrica aprendendo a classificar (Matlab)
  4. Implementação de classificação SVM (C ++)
  5. ListMLE , ListNET
  6. Implementação SVM-MAP (C ++ )
  7. Biblioteca de aprendizagem para classificar (C ++)
  8. jforests (Java)
  9. Demonstração de IPython sobre como aprender a classificar
  10. Implementação do LambdaRank (Python) especialmente para a competição de classificação kaggle)

Dito isso, o RankLib continua sendo o melhor opção em termos de maturidade e correção comprovada.

Se nada disso funcionar para você, sempre há a opção de escrever um você mesmo.

Resposta

Alternativas Eu já usei no passado e posso recomendar:

SVMRank (C) Máquina de vetores de suporte para classificação

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

Não usei, mas conheço:

XGboost (amplamente usado com interfaces para muitos idiomas; nunca tentei para problemas de classificação) dmlc / xgboost (veja também este exemplo de classificação XGBoost )

Jforests (Java) jforests – Conjuntos de árvores para aprendizado de máquina – Hospedagem de projetos do Google

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