LightGBMのy_predからランキングを判断する方法

前提・実現したいこと

lightgbmでランキング学習をさせました。

発生している問題・エラーメッセージ

見よう見まねで実施して、lightgbmの学習は終わったのですが、
predictしたデータの味方がわかりません。
ランク学習のモチベーション
データを渡して、1−6位のどれに当たるかを予測したい。

作成したデータ

データ１、データ２、データ３、rank, QueryID
1234,30.00,40.00,0,540
1226,20.50,35.33,1,540

エラーメッセージ

python
1ソースコード
2```### 該当のソースコード
3    # LightGBM のハイパーパラメータ
4    lgbm_params = {
5        'task': 'train' ,
6        'boosting_type': 'gbdt',
7        'objective': 'lambdarank',
8        'metric': 'ndcg',
9        'ndcg_eval_at': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
10}
11    model = lgb.train(
12                     lgbm_params, 
13                      lgb_train,
14                       "評価用データを渡す
15                      valid_sets = [lgb_train, lgb_val],
16                       "最大で 1000 ラウンド学習する
17                      num_boost_round=1000,
18                       "学習を打ち切る
19                      early_stopping_rounds=40)
20
21y_pred = model.predict( 
22        raw_score = True,
23        data = x_val, 
24        num_iteration=model.best_iteration)
25
26### 試したこと
27
28y_predと、教師データのDFを作成して読み込みましたが、そもそもaccuracy 55%程度のため、余計混乱しました。
29539、540がクエリID, -0.019...がy_pred , trueが教師データです。
30例えば５４０だとどれが、それぞれのpredがどのランクと予測されているのかを知りたいです。
31qid	pred	true
320	539	-0.019947	1
331	539	0.098026	5
342	539	-0.039070	0
354	540	0.113538	5
365	540	-0.095821	1
376	540	-0.029901	0
387	540	-0.078442	4
398	540	-0.094537	2
409	540	-0.043867	3
4110	541	0.019033	0
4211	541	0.002650	1
4312	541	-0.089829	2
4413	541	-0.042810	4
4514	541	0.059947	5
4615	541	-0.001685	3
47
48
49### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
50
51ここにより詳細な情報を記載してください。