Интерпретация результатов модели Lambdamart основана на оценке ее способности ранжирования объектов на основе представленных данных. Результаты могут быть интерпретированы сравнением порядка предсказанных значений с фактическими порядками объектов. Высокие значения метрик, такие как NDCG (нормализованное улучшение кумулятивной игры) или MAP (усредненное среднее точность), указывают на хорошее качество ранжирования модели.
Чтобы улучшить качество оценки результатов для модели ранжирования на основе LightGBM, при вычислении MRR (средняя обратная ранговая позиция), можно рассмотреть следующие способы:
1. Проверьте правильность ранжирования объектов: убедитесь, что объекты упорядочены по убыванию предсказанных значений.
2. Используйте правильную формулу для вычисления MRR: MRR вычисляется как среднее значение обратных ранговых позиций первого правильного результата по запросам.
3. Проверьте наличие дубликатов в результатах: возможно, некоторые результаты совпадают, что может привести к неправильному вычислению MRR.
4. Изучите данные: оцените качество данных, возможные пропуски или ошибки в разметке, которые могут привести к неправильному вычислению MRR.
Если результат MRR равен 1, что является невозможным, это указывает на возможные ошибки в вычислениях. Рекомендуется внимательно проверить все этапы вычислений MRR и убедиться, что они выполняются правильно. Если проблема не устраняется, возможно потребуется провести дополнительный анализ данных и параметров модели для выявления возможных причин некорректного результата MRR.