Рассматривается задача построения модели регрессии с регулируемой селективностью в приложении к задаче оценивания порядка сайта в результате поискового запроса, основными особенностями которой являются малый объем обучающего множества, ранговая природа целевой переменной и богатое признаковое описание. Для оценки параметров регрессионной модели предлагается использовать байесовский подход, в котором критерий максимального правдоподобия строится на основании иерархической модели генеральной совокупности. Предложенный критерий обладает способностью подавлять факторы, несущественные для решаемой задачи. Корректность полученной модели подтверждается экспериментами на модельных и реальных данных.
оценивания порядка, сокращение признакового описания, байесовский подход, принцип максимального правдоподобия