ランキング学習でのパラメーター調査を行いました。
| MinExampleCount | 100 | 110 | 120 | 130 | 140 | 150 | 160 | 170 | 180 | 190 | 200 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NDCG@1 | 0.7658 | 0.7663 | 0.7648 | 0.7660 | 0.7653 | 0.7677 | 0.7661 | 0.7658 | 0.7668 | 0.7656 | 0.7651 |
| NDCG@3 | 0.7724 | 0.7732 | 0.7723 | 0.7727 | 0.7724 | 0.7732 | 0.7728 | 0.7731 | 0.7728 | 0.7728 | 0.7728 |
| NDCG@5 | 0.7884 | 0.7889 | 0.7883 | 0.7888 | 0.7888 | 0.7891 | 0.7885 | 0.7886 | 0.7887 | 0.7884 | 0.7885 |
| NDCG@10 | 0.8492 | 0.8495 | 0.8491 | 0.8496 | 0.8493 | 0.8499 | 0.8495 | 0.8495 | 0.8496 | 0.8494 | 0.8494 |
結果としては150が狙い目。なので、これを基に再度MaximumBinCountPerFeatureを調べなおします。
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