损失函数gbrank

GBRank（Gradient Boosted Ranking）是一种用于排序任务的优化方法，它是梯度提升算法（Gradient Boosting）的一个变体，特别适用于那些涉及排名或评分的问题，比如信息检索、推荐系统和广告点击排序等。在这些场景中，目标是预测出一个列表，其中每个元素按照其相关性或重要性进行排序。

损失函数是机器学习中的关键组件，它衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。在GBRank中，常用的损失函数是Rank Loss，也称为RankNet或Listwise Loss。这种损失函数关注的是整个排名列表的性能，而不是单独的预测值。它关注的是正确排列（即正确顺序）的样本数量，对错误的排列给出更大的惩罚。

Rank Loss通常有几种形式，如Hinge Loss、Pairwise Hinge Loss或LogLoss for Pairwise。Hinge Loss鼓励模型预测更优的项目位于次优项目之上，而Pairwise Loss则关注每一对项目的相对顺序。

相关问题：
1. Rank Loss与Pointwise Loss有何区别？
2. GBRank如何通过迭代过程优化Rank Loss？
3. 实际应用中，如何选择合适的GBRank参数进行调优？
4. RankNet和Listwise Loss有什么联系？