Cel mai bun răspuns
Iată câteva biblioteci „Învățarea clasificării” în afara RankLibhttp: //arogozhnikov.github.io/2015/06/26 /learning-to-rank-software-datasets.html:
- LEROT (Python)
- xapian-letor
- Învățarea metrică la clasificare (Matlab)
- Implementare SVM-Rank (C ++)
- ListMLE , ListNET
- Implementare SVM-MAP (C ++ )
- Biblioteca de învățare pentru a clasifica (C ++)
- jforests (Java)
- Demonstrare IPython despre învățarea clasării
- Implementarea LambdaRank (Python) special pentru competiția de clasare kaggle)
Acestea fiind spuse, RankLib rămâne cel mai bun opțiune în ceea ce privește maturitatea și corectitudinea dovedită.
Dacă niciuna dintre acestea nu funcționează pentru dvs., există întotdeauna opțiunea de a scrie una singură.
Răspunde
Alternative „Am folosit în trecut și vă pot recomanda:
SVMRank (C) Mașină de suport pentru clasificare
JLIS-Reranking (Java) http://flake.cs.uiuc.edu/~mchang21/softwares/JLIS/rerank.html
Nu am folosit, dar știu de:
XGboost (utilizat pe scară largă cu interfețe pentru multe limbi; nu l-am încercat niciodată pentru probleme de clasare) dmlc / xgboost (consultați și acest XGBoost-rank example )
Jforests (Java) jforests – Ansambluri arborescente pentru învățare automată – Google Project Hosting