求解LambdaMART的疑惑？ 研究這個LambdaMART好久了，無奈自己在這瞎研究，腦子實在不夠用，網上也看了博客，到最后還是看不懂，我明白的是MART是一個學習打分的算法，通過讓多棵樹進行線性融合，結果得出一個分數，而每一輪就是不斷的學習殘差的過程。但是我不明白的是，LambdaMART中的Lambda到底是怎么會代表著梯度（它是從RankNet中推導的，但是實在是沒明白），它的物理意義是什么？請大神用通俗易懂的話講給在下，求講解LambdaMART算法的每一步具體的含義，有理解的，請來吧，謝謝了。 添加評論 分享 0贊同 反對，不會顯示你的姓名 姜國華 ，小程序員 是梯度。RankNet在推導的時候只用了Ui比Uj的相關性高還是低（-1, 0, 1），沒用上包含位置信息的評估指標（如NDCG），就推出了梯度lambda。所以LambdaMART的lambda，就強硬的在RankNet的lambda上乘上了評估指標的變化（因為評估指標不連續導致目標函數難以推… 顯示全部 是梯度。RankNet在推導的時候只用了Ui比Uj的相關性高還是低（-1, 0, 1），沒用上包含位置信息的評估指標（如NDCG），就推出了梯度lambda。所以LambdaMART的lambda，就強硬的在RankNet的lambda上乘上了評估指標的變化（因為評估指標不連續導致目標函數難以推導）。注意RankNet到LambdaMART的目標函數，從代價函數變成了效用函數，所以從使用負梯度變成了正梯度。

總結

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