sklearn 評估指標auc和（歸一化）基尼系數
auc的解釋： https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/80385873 Gini和AUC的關系（Gini=2AUC-1真的成立嗎？ ...
原文：推薦系統指標評測——覆蓋率與基尼系數的算法與應用
評測指標是衡量推薦系統優劣的數據支持，目前應用廣泛的有：點擊率 轉化率 精准率 召回率 F 值 覆蓋率 多樣性等等。不同的指標衡量的標准和目的是不一樣的...今天就來介紹一下覆蓋率和多樣性是如何計算和應用的。 更多推薦系統資源，請參考 推薦系統那點事兒 覆蓋率 如何評價推薦系統的優劣，可以通過推薦的內容覆蓋率來衡量。當然它並不是唯一的准則....覆蓋率顧名思義就是推薦商品占整個推薦池的比例，它描述 ...
2018-03-19 18:30 1 4954 推薦指數：
相關推薦
基尼系數
概念 基尼系數是指國際上通用的、用以衡量一個國家或地區居民收入差距的常用指標。基尼系數介於0-1之間，基尼系數越大，表示不平等程度越高。 通用計算方法 赫希曼根據洛倫茨曲線提出的判斷分配平等程度的指標。設實際收入分配曲線和收入分配絕對平等曲線之間的面積為A，實際收入分配 ...
基尼指數——基尼系數是指國際上通用的、用以衡量一個國家或地區居民收入差距的常用指標。基尼系數介於0-1之間，基尼系數越大，表示不平等程度越高。
基尼系數是指國際上通用的、用以衡量一個國家或地區居民收入差距的常用指標。基尼系數介於0-1之間，基尼系數越大，表示不平等程度越高。 收入基尼系數 其具體含義是指，在全部 居民收入中，用於進行不平均分配的那部分收入所占的比例。基尼系數最大為“1”，最小等於“0”。前者表示居民之間的收入分配 ...
推薦系統評測指標—准確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
下面簡單列舉幾種常用的推薦系統評測指標： 1、准確率與召回率（Precision & Recall） 准確率和召回率是廣泛用於信息檢索和統計學分類領域的兩個度量值，用來評價結果的質量。其中精度是檢索出相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率，衡量的是檢索系統的查准率；召回率是指檢索 ...
推薦系統評測指標—准確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
下面簡單列舉幾種常用的推薦系統評測指標： 1、准確率與召回率（Precision & Recall） 准確率和召回率是廣泛用於信息檢索和統計學分類領域的兩個度量值，用來評價結果的質量。其中精度是檢索出相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率，衡量的是檢索系統的查准率；召回率是指檢索 ...
推薦系統評測指標--准確率(Precision)和召回率(Recall)、F值(F-Measure)
轉自http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 1，准確率和召回率是廣泛應用於信息檢索和統計學分類領域的兩個度量值，來評價結果的質量。 其中精度是檢索出相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率，衡量 ...
推薦系統的實驗方法、評測指標
1.推薦系統的實驗方法 1.1 離線實驗 offline experiment 即收集用戶行為數據集，並分為訓練集和測試集，在訓練集上訓練用戶興趣模型，在測試集上進行預測——通過事先定義的離線指標評測算法在測試集上的預測結果。 offline experiment的缺點是無法獲得很多商業上關 ...
推薦系統學習之評測指標
1.處理數據集：將用戶行為數據集按照均勻分布隨機分成M份，挑選一份作為測試集，剩下的M-1份作為訓練集 2.評測指標 ①准確率和召回率 對用戶u推薦N個物品（記為R(u)）,令用戶u在測試集上喜歡的物品的集合為T(u)，召回率和准確率可以用來評測推薦算法的精度，計算公式 ...