用于分析和评估基于回归树集合的学习排序模型的工具。
rankeval的Python项目详细描述
rankeval：学习排列解决方案的评估和分析框架
rankeval是一个开源工具，用于分析和评估 学习基于回归树集合的模型排序。这个 回归树群落的成功促进了 以学习阶段的效率为目标的几个开源库 以及由此产生的模型的有效性。但是，这些库提供 只有非常有限的帮助调整和评估训练模型。
兰克瓦尔的目标是为几个学习排名的人提供一个共同的基础 通过提供有用且可互操作的工具 排名模型的比较与深入分析。目标受众是 机器学习（ml）和信息检索（ir）社区。
Rankeval在Mozilla Public License 2.0下可用。
github的官方存储库是：here。
有关如何改进Rankeval的问题/建议，请发送电子邮件给我们： rankeval@isti.cnr.it
功能
<> Pr.RekEvE提供了几种预先存在的工具和提议之间的共同点。 支持在 统一环境，便于全面比较和深入分析 分析。rankeval的主要功能可以概括为五个方面：
- 有效性分析
- 特征分析
- 结构分析
- 拓扑分析
- gbrt库之间的互操作性
- 支持最流行的学习工具的模型格式，如 quickrank、ranklib、xgboost、lightgbm、scikit learn等
这些功能可以同时应用于多个模型，因此 直接比较分析结果。工具已经写好了 确保^ {STR 1 } $灵活性，^ {STR 1 }扩展性< /强>，^ {STR 1 } $效率。
文档
官方的api文档可以在：here找到。 很快就准备好了！
安装
该库与openmp一起工作，因此您需要一个支持它的编译器。 如果您的机器使用与gnu gcc不同的默认编译器，请更改它 在继续安装之前请注意：
export CC=gcc-5
export CXX=g++-5
此外，rankeval需要在 安装过程开始：
- numpy=1.13
- scipy=0.14
- cython=0.25
- matplotlib>；=2.0.2
rankeval可以从python包索引（pypi）轻松安装。 您可以通过运行以下命令下载并安装：
pip install rankeval
或者，可以从源代码构建库。 下面是一个安装示例。
python setup.py install
或
pip install -e .
开发
安装开发所需的库（文档生成和单元测试）：
pip install -e .[develop]
编译库的本地安装：
python setup.py build_ext -i
单元测试的执行：
python setup.py test
或者（如果您已经安装了鼻子）：
nosetests -v
引用rankeval
如果你用兰克瓦尔，请引证我们！
@inproceedings{rankeval-sigir17,
author = {Claudio Lucchese and Cristina Ioana Muntean and Franco Maria Nardini and
Raffaele Perego and Salvatore Trani},
title = {RankEval: An Evaluation and Analysis Framework for Learning-to-Rank Solutions},
booktitle = {SIGIR 2017: Proceedings of the 40th International {ACM} {SIGIR}
Conference on Research and Development in Information Retrieval},
year = {2017},
location = {Tokyo, Japan}
}
学分
- Dataset loader: https://github.com/deronnek/svmlight-loader
- Query id implementation: https://github.com/mblondel/svmlight-loader/pull/6
欢迎加入QQ群-->： 979659372
