LIVESuper_C
@Square-Creator-460a91911
@滤镜起hhbvg_看到看
Urmăriți
Urmăritori
Apreciat
Distribuite
LIVELIVESuper_C
--
1
Vedeți originalul
În algoritmii de recomandare, indicatorii de evaluare utilizați în mod obișnuit includ Acuratețea (precizia), Precizia (precizia), Recall (rechemare) și AUC (aria de sub curbă). Aceste metrici sunt utilizate pentru a evalua performanța și eficacitatea algoritmilor de recomandare.
1. Precizie: acuratețea se referă la proporția de predicții corecte dintre toate rezultatele predicțiilor. În sistemele de recomandare, acuratețea indică câte dintre rezultatele recomandărilor prezise sunt de fapt de interes pentru utilizator. Precizia variază de la 0 la 1. Cu cât valoarea este mai mare, cu atât rezultatele recomandărilor sunt mai precise.
2. Precizie: Precizia se referă la proporția de eșantioane adevărate pozitive dintre toate rezultatele estimate a fi probe pozitive. În sistemele de recomandare, precizia indică câte dintre articolele recomandate utilizatorului sunt de fapt de interes pentru utilizator. Precizia variază de la 0 la 1. Cu cât valoarea este mai mare, cu atât este mai mare proporția de articole de care utilizatorul este interesat incluse în rezultatele recomandării.
3. Rechemare: Retragerea se referă la proporția tuturor probelor pozitive adevărate care sunt prezise cu succes ca probe pozitive. Într-un sistem de recomandare, rata de retragere indică câte articole de care utilizatorul este cu adevărat interesat sunt recomandate cu succes utilizatorului. Rata de reamintire variază de la 0 la 1. Cu cât valoarea este mai mare, cu atât este mai mare proporția de articole de care utilizatorul este interesat incluse în rezultatele recomandării.
4. AUC (aria sub curbă): AUC este un indicator utilizat pentru a evalua performanța de ierarhizare a unui sistem de recomandare. Reprezintă capacitatea algoritmului de recomandare de a sorta probe pozitive și negative, adică probabilitatea ca rezultatele recomandate să poată fi sortate corect între toate perechile de eșantioane pozitive și negative. Valoarea AUC variază de la 0,5 la 1. Cu cât valoarea este mai aproape de 1, cu atât este mai bună capacitatea de sortare.
Trebuie remarcat faptul că interpretarea și utilizarea acestor indicatori de evaluare pot varia în funcție de algoritmul de recomandare specific și scenariile de aplicare. În aplicații specifice, indicatorii de evaluare adecvați pot fi selectați pe baza cerințelor de afaceri și a caracteristicilor algoritmului pentru a evalua performanța algoritmului de recomandare.
1. Precizie: acuratețea se referă la proporția de predicții corecte dintre toate rezultatele predicțiilor. În sistemele de recomandare, acuratețea indică câte dintre rezultatele recomandărilor prezise sunt de fapt de interes pentru utilizator. Precizia variază de la 0 la 1. Cu cât valoarea este mai mare, cu atât rezultatele recomandărilor sunt mai precise.
2. Precizie: Precizia se referă la proporția de eșantioane adevărate pozitive dintre toate rezultatele estimate a fi probe pozitive. În sistemele de recomandare, precizia indică câte dintre articolele recomandate utilizatorului sunt de fapt de interes pentru utilizator. Precizia variază de la 0 la 1. Cu cât valoarea este mai mare, cu atât este mai mare proporția de articole de care utilizatorul este interesat incluse în rezultatele recomandării.
3. Rechemare: Retragerea se referă la proporția tuturor probelor pozitive adevărate care sunt prezise cu succes ca probe pozitive. Într-un sistem de recomandare, rata de retragere indică câte articole de care utilizatorul este cu adevărat interesat sunt recomandate cu succes utilizatorului. Rata de reamintire variază de la 0 la 1. Cu cât valoarea este mai mare, cu atât este mai mare proporția de articole de care utilizatorul este interesat incluse în rezultatele recomandării.
4. AUC (aria sub curbă): AUC este un indicator utilizat pentru a evalua performanța de ierarhizare a unui sistem de recomandare. Reprezintă capacitatea algoritmului de recomandare de a sorta probe pozitive și negative, adică probabilitatea ca rezultatele recomandate să poată fi sortate corect între toate perechile de eșantioane pozitive și negative. Valoarea AUC variază de la 0,5 la 1. Cu cât valoarea este mai aproape de 1, cu atât este mai bună capacitatea de sortare.
Trebuie remarcat faptul că interpretarea și utilizarea acestor indicatori de evaluare pot varia în funcție de algoritmul de recomandare specific și scenariile de aplicare. În aplicații specifice, indicatorii de evaluare adecvați pot fi selectați pe baza cerințelor de afaceri și a caracteristicilor algoritmului pentru a evalua performanța algoritmului de recomandare.
