LambdaMART является алгоритмом машинного обучения, специально разработанным для задач ранжирования результатов, таких как поиск по запросам. Он основан на методе градиентного бустинга и отличается тем, что учитывает специфику задачи ранжирования. Результаты модели LambdaMART интерпретируются как оценки релевантности объектов (например, веб-страниц) для конкретного запроса.
После обучения модели LambdaMART, для каждого объекта получаются оценки его релевантности. Чем выше оценка, тем объект более релевантен для данного запроса. Эти оценки могут быть использованы для ранжирования объектов в порядке убывания их релевантности.
При интерпретации результатов модели LambdaMART важно учитывать, что оценки релевантности являются относительными и специфичными для каждого запроса. То есть, оценка 0.5 для одного объекта может означать более высокую релевантность, чем оценка 0.7 для другого объекта при том же запросе.
Для более наглядного понимания результатов модели LambdaMART можно анализировать градиенты признаков объектов, влияющие на итоговую оценку релевантности. Это поможет выявить значимость различных признаков и понять, какие именно аспекты объектов влияют на их релевантность для конкретных запросов.
Таким образом, интерпретация результатов модели LambdaMART требует внимательного анализа оценок релевантности, их контекста и влияния различных признаков на эти оценки.