MAP(Mean Average Precision): 單個主題的平均准確率是每篇相關文檔檢索出后的准確率的平均值。主集合的平均准確率(MAP)是每個主題的平均准確率的平均值。MAP 是反映系統在全部相關文檔上性能的單值指標。系統檢索出來的相關文檔越靠前(rank 越高),MAP就可能越高 ...
MAP Mean Average Precision :單個主題的平均准確率是每篇相關文檔檢索出后的准確率的平均值。主集合的平均准確率 MAP 是每個主題的平均准確率的平均值。MAP 是反映系統在全部相關文檔上性能的單值指標。系統檢索出來的相關文檔越靠前 rank 越高 ,MAP就可能越高。如果系統沒有返回相關文檔,則准確率默認為 。例如:假設有兩個主題,主題 有 個相關網頁,主題 有 個相關網頁 ...
2012-02-25 20:35 3 27734 推薦指數:
MAP(Mean Average Precision): 單個主題的平均准確率是每篇相關文檔檢索出后的准確率的平均值。主集合的平均准確率(MAP)是每個主題的平均准確率的平均值。MAP 是反映系統在全部相關文檔上性能的單值指標。系統檢索出來的相關文檔越靠前(rank 越高),MAP就可能越高 ...
IR的評價指標-MAP,NDCG和MRR MAP(Mean Average Precision): 單個主題的平均准確率是每篇相關文檔檢索出后的准確率的平均值。主集合的平均准確率(MAP)是每個主題的平均准確率的平均值。MAP 是反映系統在全部相關文檔上性能的單值 ...
直接翻譯為歸一化折損累計增益,可能有些晦澀,沒關系下面重點來解釋一下這個評價指標。這個指標通常是用來衡量 ...
; 一般來說,recall 和 precision 反映了模型性能的兩個方面,單一依靠某個指標並不 ...
之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中簡單介紹了Learning to Rank的基本原理,也講到了Learning to Rank的幾類常用的方法:pointwise,pairwise,listwise。這篇博客就很多公司 ...
這些指標都是衡量搜索引擎算法的指標。搜索引擎一般采用PI(peritem)的方式進行評測,簡單地說就是逐條對搜索結果進行分等級的打分。假設我們現在在Google上搜索一個詞,然后得到5個結果。我們對這些結果進行3個等級的區分:Good(好)、Fair(一般)、Bad(差),然后賦予他們分值分別為 ...
AP & mAP AP:PR 曲線下面積(下面會說明) mAP:mean Average Precision, 即各類別 AP 的平均值 TP、FP、FN、TN True Positive (TP): IoU> ( 一般取 0.5 ) 的檢測框數量(同一 ...
Normalized Discounted Cumulative Gain(歸一化折損累計增益) NDCG用作排序結果的評價指標,評價排序的准確性。 推薦系統通常為某用戶返回一個item列表,假設列表長度為K,這時可以用NDCG@K評價該排序列表與用戶真實交互列表的差距。 解釋 增益 ...