原文:【推薦系統】評估指標總結

准確率指標: 該類型的指標大部分是推薦算法優化的目標,衡量着推薦算法的優劣。 准確率。推薦給用戶的商品中,屬於測試集的比例,數學公式 P L u frac L u bigcap B u L u 。整個測試集的准確率為 P L frac n sum u epsilon U P L u 召回率。測試集中有多少在用戶的推薦列表中。數學公式 R L u frac L u bigcap B u B u 。整 ...

2018-05-01 14:07 1 5782 推薦指數:

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推薦系統評估指標

推薦系統評估指標 https://www.cnblogs.com/eilearn/p/14164687.html PNR(Positive Negative Rate) 正逆序比 = 正序數 / 逆序數; AUC(Area Under Curve) ROC ...

Thu Oct 21 23:25:00 CST 2021 0 144
推薦系統(2)—— 常見評估指標(重點)

0、推薦術語 LCN: Longest Continuous no-click Num,連續展現不點擊; 1、PNR(Positive Negative Rate) 正逆序比 = 正序數 / 逆序數; 2、TGI(Target Group Index) TGI:即Target Group ...

Mon Dec 21 03:42:00 CST 2020 0 1368
推薦系統效果評估

用戶調研 優點:可以獲得很多體現用戶主觀感受的指標,比在線實驗風險低,出現錯誤后很容易彌補。 缺點:招募測試用戶代價較大;很難組織大規模的測試用戶,因此測試結果的統計意義不足。 在線評估 設計一個在線實驗,然后根據用戶的在線反饋結果來衡量推薦系統的表現。在線評估中,比較 ...

Mon Sep 02 01:19:00 CST 2019 0 1157
機器學習模型評估指標總結

本文對機器學習模型評估指標進行了完整總結。機器學習的數據集一般被划分為訓練集和測試集,訓練集用於訓練模型,測試集則用於評估模型。針對不同的機器學習問題(分類、排序、回歸、序列預測等),評估指標決定了我們如何衡量模型的好壞 一、Accuracy 准確率是最簡單的評價指標,公式 ...

Mon Jul 05 22:52:00 CST 2021 0 162
sklearn之模型評估指標總結歸納

文章目錄 機器學習模型評估 分類模型 回歸模型 聚類模型 交叉驗證中指定scoring參數 網格搜索中應用 機器學習模型評估 以下方法,sklearn中都在sklearn.metrics類 ...

Fri Nov 02 01:07:00 CST 2018 0 5989
機器學習模型評估指標總結

常用機器學習算法包括分類、回歸、聚類等幾大類型,以下針對不同模型總結評估指標 一、分類模型 常見的分類模型包括:邏輯回歸、決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡等,模型評估指標包括以下幾種: (1)二分類問題   (a)混淆矩陣     准確率A:預測正確個數占總數的比例 ...

Thu Aug 16 07:41:00 CST 2018 0 1049
推薦系統中的評價指標

按照推薦任務的不同,最常用的推薦質量度量方法可以划分為三類: (1)對預測的評分進行評估,適用於評分預測任務。 (2)對預測的item集合進行評估,適用於Top-N推薦任務。 (3)按排名列表對推薦效果加權進行評估,既可以適用於評分預測任務也可以用於Top-N推薦任務。。 對用戶 \(u ...

Wed Aug 26 19:43:00 CST 2020 0 2009
推薦系統-05-Spark電影推薦評估與部署

一、新建scala項目 二、構造程序 代碼如下 導入引用庫 三、打包部署 程序運行時,需要指定輸入數據路徑,數據包含了ratings.dat和movies.dat,數據都包含在了 ...

Thu May 17 02:57:00 CST 2018 0 1386
 
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