利用lightgbm做learning to rank 排序，解析模型中特征重要度
向AI转型的程序员都关注了这个号???
机器学习AI算法工程 公众号：datayx
去年实习时，因为项目需要，接触了一下Learning to Rank(以下简称L2R)，感觉很有意思，也有很大的应用价值。L2R将机器学习的技术很好的应用到了排序中，并提出了一些新的理论和算法，不仅有效地解决了排序的问题，其中一些算法(比如LambdaRank)的思想非常新颖，可以在其他领域中进行借鉴。鉴于排序在许多领域中的核心地位，L2R可以被广泛的应用在信息(文档)检索，协同过滤等领域。
本文将对L2R做一个比较深入的介绍，主要参考了刘铁岩、李航等人的几篇相关文献，我们将围绕以下几点来介绍L2R：现有的排序模型，为什么需要使用机器学习的方法来进行排序，L2R特征的选取，L2R训练数据的获取，L2R训练和测试，L2R算法分类和简介，L2R效果评价等。
lightGBM用于排序(Learning to Rank )
利用lightgbm做learning to rank 排序，主要包括：
数据预处理
模型训练
模型决策可视化
预测
ndcg评估
特征重要度
SHAP特征贡献度解释
样本的叶结点输出
(要求安装lightgbm、graphviz、shap等)
代码及运行教程 获取：
关注微信公众号 datayx 然后回复 排序 即可获取。
AI项目体验地址 https://loveai.tech
模型训练
python lgb_ltr.py -train
模型决策过程的可视化生成
可指定树的索引进行可视化生成，便于分析决策过程
利用SHAP值解析模型中特征重要度
python lgb_ltr.py -shap
这里不同于六中特征重要度的计算，而是利用博弈论的方法--SHAP（SHapley Additive exPlanations）来解析模型。利用SHAP可以进行特征总体分析、多维特征交叉分析以及单特征分析等。
1.总体分析
2.多维特征交叉分析
3.单特征分析
阅读过本文的人还看了以下文章：
基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码
2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码
《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码
PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》
【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》
李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材
【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
Machine Learning Yearning 中文翻译稿
斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
不断更新资源
深度学习、机器学习、数据分析、python
搜索公众号添加： datayx
机大数据技术与机器学习工程
搜索公众号添加： datanlp
长按图片，识别二维码