Sự khác biệt giữa hồi quy thứ tự và xếp hạng là gì?

Trong cả hồi quy thứ tự và xếp hạng, bạn đang học từ một biến phụ thuộc theo thứ tự , vì vậy câu hỏi của tôi là:

Sự khác biệt trong công thức (nếu có) giữa vấn đề hồi quy thứ tự và vấn đề học để xếp hạng là gì?

3 năm sau, tôi trả lời câu hỏi của chính mình.

Đối với tôi, sự khác biệt chính là ở đầu ra của các mô hình trong các vấn đề khác nhau là gì. Trong hồi quy thứ tự, nhiệm vụ là dự đoán nhãn cho một mẫu nhất định, do đó đầu ra của dự đoán là nhãn (ví dụ như trường hợp phân loại đa lớp). Mặt khác, trong bài toán học xếp hạng, đầu ra là một thứ tự của một chuỗi các mẫu. Nghĩa là, đầu ra của một mô hình xếp hạng có thể được xem như là một hoán vị làm cho các mẫu có nhãn theo thứ tự càng tốt. Do đó, không giống như mô hình hồi quy thứ tự, thuật toán xếp hạng không thể dự đoán nhãn lớp. Do đó, đầu vào của mô hình xếp hạng không cần chỉ định nhãn lớp, mà chỉ cần một thứ tự một phần giữa các mẫu (xem ví dụ [0] cho một ứng dụng này). Theo nghĩa này, xếp hạng là một vấn đề dễ dàng hơn so với hồi quy thứ tự:

Điều này được giải thích tốt hơn với một ví dụ. Giả sử rằng chúng ta có các cặp (mẫu, nhãn) sau: . Với đầu vào này, một mô hình xếp hạng sẽ dự đoán thứ tự của chuỗi mẫu này. Ví dụ: đối với thuật toán xếp hạng, các hoán vị và là các dự đoán có điểm hoàn hảo kể từ nhãn của cả hai chuỗi và được đặt hàng. Mặt khác, hồi quy thứ tự sẽ dự đoán nhãn cho từng mẫu và trong trường hợp này, dự đoán (1, 2, 2) sẽ cho điểm hoàn hảo, nhưng không (1, 2, 3) hoặc (1, 3, 2).$\{(x_1, 1), (x_2, 2), (x_3, 2)\}$$(1, 2, 3) \to (1, 2, 3)$$(1, 2, 3) \to (1, 3, 2)$$\{(x_1, 1), (x_2, 2), (x_3, 2)\}$$\{(x_1, 1), (x_3, 2), (x_2, 2)\}$

[0] Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm bằng cách sử dụng dữ liệu nhấp chuột

Đó là một câu hỏi tuyệt vời! Nói chung, sự khác biệt giữa thống kê và học máy hoặc cách tiếp cận của các lĩnh vực khác đối với các câu hỏi "của chúng tôi" có thể khó hiểu, bởi vì có một sở thú các thuật ngữ liên quan đến từng lĩnh vực.

Vì vậy, ví dụ, khi mọi người phát hiện ra rằng mạng lưới thần kinh backprop "chỉ" thực hiện một hồi quy phi tuyến của một loại nào đó, đó giống như một phát hiện chính giữa các nhà nghiên cứu .

Tôi nghĩ rằng đây là một loại điều tương tự: chỉ có rất nhiều kỹ thuật mà mọi người đã đưa ra để tấn công cùng một vấn đề. Logistic thông thường là một.