VK_intern_ML

Data ranking with CatBoost, XGBoost

Задача:

• подготовить и проверить датасет
• натренироавть на любом удобном фреймворке модель, которая будет ранжировать документы по их фичам внутри одной сессии (query_id)
• посчитать метрики ранжирования: ndcg@5

Результат

Обе модели дали отличные результаты, в таблице представлены расчеты метрики ndcg@5 для трейна и теста

	XGB	CatBoost
train	0.963186	0.955174
test	0.917660	0.919568