我正在尝试使用XGBoost来预测给定查询的一组功能的排名。我设法训练了模型，但是当我要求预测时，我对输入数据感到困惑。
我试图了解我做错了什么，或者这不是正确的方法。
我在做什么：
我解析训练数据（see here a sample）并将其输入到DMatrix中，以便第一列代表匹配质量，随后的列代表不同属性的得分，并且将docId发送为标签
我配置组大小
训练似乎效果很好，没有错误，我使用了rank：成对的目标
为了进行预测，我使用带有假分数（1行，2列see here）的假条目，并返回单个浮点值。
我想了解：
1。我需要为预测输入标签吗？
我的理解是标签类似于“文档ID”，因此在预测时我看不到为什么需要它们
2。进行预测时是否需要设置组的大小？如果是这样，它代表什么？
我的理解是，组用于训练数据，以帮助对“每个查询”进行排名。这与预测有何关系？我是否仍要设置组的大小？
3。如何将训练中的“组”与预测相关联？
考虑到我只返回一个浮点值，我该如何从预测结果中找出对（分数，组）-该预测用于哪个组？