原文: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: 對預測的評分進行評估,適用於評分預測任務。 對預測的item集合進行評估,適用於Top N推薦任務。 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 推薦了N個物品 R u ,用戶在測試集上喜歡的物品集合為 T u 准確率 Precision 推薦給用戶的物品中,屬於測試集的比例: ...

2020-08-26 11:43 0 2009 推薦指數:

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搞懂推薦系統評價指標NDCG(CG、DCG、IDCG)

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 ...

Sun Jun 14 09:00:00 CST 2020 1 2527
推薦系統排序(Ranking)評價指標

一、准確率(Precision)和召回率(Recall) (令R(u)是根據用戶在訓練集上的行為給用戶作出的推薦列表,而T(u)是用戶在測試集上的行為列表。) 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集合為T(u),然后可以通過准確率/召回率評測推薦 ...

Sat Jul 14 23:19:00 CST 2018 2 15058
Paper Reading:推薦系統評價指標綜述

討論了基於排序加權的指標,強調了推薦列表商品排序對推薦評價的影響。最后對以用戶體驗為中心的推薦系統進行了詳細的討 ...

Mon Oct 21 21:45:00 CST 2019 0 470
推薦系統評價指標——(歸一化折損累計增益)NDCG

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 ...

Sun Nov 14 07:54:00 CST 2021 0 1527
sklearn擬合結果的評價指標

在sklearn包含四種評價尺度,分別為mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 1、均方差(mean-squared-error) 2、平均絕對值誤差 ...

Mon Jul 31 02:28:00 CST 2017 0 1382
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
機器學習評價指標--01

機器學習評價指標--01 在機器學習,性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵,通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標,如准確率,召回率,敏感度等等,但是性能指標常常因為不可微分,無法作為優化 ...

Wed Nov 10 00:30:00 CST 2021 0 133
 
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