如何使用LightGBM提高学习排序项目中的NDCG分数？
目前我在做一个学校项目，需要实现一个按查询对文档进行排序的学习排序功能，我已经用以下参数训练了我的模型：
objective="lambdarank",metric="ndcg",用于LGBMRanker。
最初我的NDCG分数相当高，但当我用老师提供的正确验证集对预测排序进行测试时，NDCG分数显著下降（从0.78降到0.5）。我调整了参数以减少过拟合，并且还进行了F分数测试、互信息测试以及使用sklearn的随机森林重要性来选择特征。然而，我的NDCG分数仍然很低，我发现很难在不过拟合的情况下预测正确的NDCG，并且也难以提高模型的准确性。目前我使用的参数是：
objective="rank_xendcg",metric="ndcg",max_bin = 63,learning_rate = 0.03,num_iterations = 100,num_leaves = 31,path_smooth = 50,lambda_l1 = 10,min_gain_to_split = 10回答：
显然，你的模型已经过拟合了。你没有告诉我们你是如何最初评估你的模型并达到0.78的NDCG分数的，但我希望你已经按照正确的方式做了所有事情。
你没有分享很多关于你的数据的信息。例如，你有足够的样本吗？你有多少个特征？也许你的特征比样本多，这就是你尝试进行特征选择的原因。你也可以检查一下你的验证集（老师提供的）和你的训练集有什么不同。还可以检查一下如果将这个验证集作为训练集的一部分，通过交叉验证来训练模型会发生什么。我会检查各折的性能以及这些性能的方差。如果它们变化很大，那么问题可能出在数据上。
尽管如此，我建议你不要在单一验证集上手动进行超参数调优。主要原因是你会简单地在该验证集上过拟合，当测试集到来时，你的性能不会如你所预期的那样。因此，你可以在仔细设置你的超参数空间后，使用交叉验证的随机搜索。sklearn有一个非常好用且易于使用的实现。你可以查看其他技术，如sklearn实现的Halving Randomised Search。
即使你正确地进行了超参数调优，性能提升也不会像你希望的那样高。超参数调优通常会使你的性能提高1-5%。因此，我建议你检查你的特征。也许你可以从当前的特征空间中生成新的特征，或创建交叉特征，丢弃共线特征等。
