ランク学習(Learning to Rank)で順位を予測する（実装で学ぶ機械学習シリーズ）｜株式会社Rosso公式noteこんにちは。株式会社Rosso、AI部です。競馬の着順順位、検索エンジンの検索順位、選挙の投票数順位など私達の身の回りには、順位、ランキングが関わる多くの事象が存在しています。今回は、順位、ランキングを機械学習で扱うランク学習をご紹介します。また、xgboostに付属しているランク学習のコードを例にして、ランク学習の簡単な実装を行ってみます。最後に通常の機械学習とランク学習の違いについて、簡単に検証を行っていきます。 ランク学習とはランク学習(Learning to Rank)とは、競馬の着順予測、検索エンジンの検索ランキングなどの順序そのものを目的変数とした場合に用いられる機械学習の手法のことです。 通常の機械学習と違う点としては、通常の機械学習は、予測値と実現値の誤差に着目する（基数的アプローチ）のに対し、ランク学習では、予測結果の順序と実現結果の順序が合っている（序数的アプローチ）か
