推荐系统评估 查找率与查全率

在推荐系统中,研究人员为了能让预测结果对用户提供更多价值,会关注用户满意度.鉴于推荐系统除了让用户购买更多的相似产品外,还必须对用户而言"有用",研究人员还会关注用户在使用系统时的交互体验和消费体验. 目前,研究人员正在通过评估不同的指标来解决这个问题,而不是简单地通过预测准确度和机器学习技术. 推荐系统的性能应该由它为用户产生的价值来衡量.在推荐系统的评估问题上,目前有很多指标,比如说覆盖率.新颖性.多样性.惊喜度.这些评估方法名称各不相同. 有些学者把推荐系统中的新颖性.相关性.惊

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵 对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表

推荐系统分类 基于应用领域分类:电子商务推荐,社交好友推荐,搜索引擎推荐,信息内容推荐基于设计思想:基于协同过滤的推荐,基于内容的推荐,基于知识的推荐,混合推荐基于使用何种数据:基于用户行为数据的推荐,基于用户标签的推荐,基于社交网络数据,基于上下文信息(时间上下文,地点上下文等等) 协同过滤的基本思想 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的, 在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目彔作为推荐给你.核心问题:如何确定一个用户是丌是和你有

yu Code 15 Comments 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失并

召回率(Recall) 查全率精度(Precise) 查准率 是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量. 在信息检索中的解释: 系统检索到的相关文档数               系统检索到的相关文档数                                       A 召回率 = ----------------------------- = --------------------------------------------------------

连接来源:http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具!  精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中,在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念. 什么是分布不平衡的数据集? 倘若某人声称创建了一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模型,并且准确率(accuracy)高达 99%.你相信吗?好了,有这么

模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程.常用的聚类模型评价指标有ARI评价法(兰德系数).AMI评价法(互信息).V-measure评分.FMI评价法和轮廓系数等.常用的分类模型评价指标有准确率(Accuracy).精确率(Precision).召回率(Recall).F1值(F1 Value).ROC和AUC等.常用的回归模型评价指标有平均绝对误差.均方根误差.中值绝对误差和可解释方差值等. 线性回归解决的是连续型数值的预测问题,例如预测

目录 成对指标 综合指标 图形指标 在处理机器学习的分类问题中,我们需要评估分类结果的好坏以选择或者优化模型,本文总结二分类任务中常用的评估指标.对于多分类任务的评估指标,可以参考这篇文章 先从我们最熟知的混淆矩阵(confusion matrix)说起. source 鉴于混淆矩阵看着比较抽象,可以参考下图 常用的评估指标可以分为3类: 成对指标,包括正确率(精度)&错误率,Precision&Reall,TPR(Sentitivity)&TNR(Specificity)等; 综

信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC 分类: 1.自然语言处理/机器学习 2011-07-06 22:15 9817人阅读 评论(7) 收藏 举报 performance算法fp工具2010c 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rat