我正在尝试使用 XGBoost 来预测给定查询的一组特征的排名。我设法训练了一个模型，但是当我要求进行预测时，我对输入数据感到困惑。
我试图了解我是否做错了什么，或者这不是正确的方法。
我在做什么：
我解析训练数据（参见此处的示例）并将其输入到 DMatrix 中，以便第一列表示匹配质量，以下列是不同属性的分数，并将 docIds 作为标签发送
我配置组大小
训练似乎效果很好，我没有出错，我使用 rank:pairwise 目标
对于预测，我使用带有假分数的假条目（1 行，2 列，请参见此处），然后我得到一个浮点值。
我试图理解：
1. 我需要为预测输入标签吗？
我的理解是标签类似于“doc ids”所以在预测时我不明白为什么我需要它们
2. 进行预测时需要设置组大小吗？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“按查询”进行排名。这与预测有何关联？我是否仍然设置了组大小？
3. 如何将训练中的“组”与预测相关联？
鉴于我只得到一个浮点值，我如何从预测结果中找出这对（分数，组） - 该预测是针对哪个组的？