IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值 ...
MAP Mean Average Precision : 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率 MAP 是每个主题的平均准确率的平均值。MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前 rank 越高 ,MAP就可能越高。如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为 。例如:假设有两个主题,主题 有 个相关网页,主题 有 个相关网 ...
2013-08-16 15:21 0 10199 推荐指数:
IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值 ...
MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高 ...
直接翻译为归一化折损累计增益,可能有些晦涩,没关系下面重点来解释一下这个评价指标。这个指标通常是用来衡量 ...
; 一般来说,recall 和 precision 反映了模型性能的两个方面,单一依靠某个指标并不 ...
这些指标都是衡量搜索引擎算法的指标。搜索引擎一般采用PI(peritem)的方式进行评测,简单地说就是逐条对搜索结果进行分等级的打分。假设我们现在在Google上搜索一个词,然后得到5个结果。我们对这些结果进行3个等级的区分:Good(好)、Fair(一般)、Bad(差),然后赋予他们分值分别为 ...
AP & mAP AP:PR 曲线下面积(下面会说明) mAP:mean Average Precision, 即各类别 AP 的平均值 TP、FP、FN、TN True Positive (TP): IoU> ( 一般取 0.5 ) 的检测框数量(同一 ...
Normalized Discounted Cumulative Gain(归一化折损累计增益) NDCG用作排序结果的评价指标,评价排序的准确性。 推荐系统通常为某用户返回一个item列表,假设列表长度为K,这时可以用NDCG@K评价该排序列表与用户真实交互列表的差距。 解释 增益 ...
常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例 (true positives/(true positives ...