推荐系统常用评价指标(recall,MAP,MRR,NDCG,F1,ROC等)
Posted Marcus-Bao
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这里主要总结一下推荐系统当中常见的一些评价指标,主要包括: MAE,RMSE,recall,precision,MAP,MRR,NDCG等
MAE(Mean Average Error,平均绝对误差)
表示预测值和实际值之间的绝对误差的平均值.
RMSE(Root Mean Square Error,均方根误差)
均方根误差是用来衡量观测值同真实值之间的偏差,RMSE越小越好.
Recall(召回率)与Precision(精确率)
Recall 和precision又叫查全率和查准率.
查准率就是说检索出的信息中有多少是用户真正感兴趣的.
查全率就是说用户真正感兴趣的信息有多少被我们预测到了
首先我们明确如下几个定力:
TP(True Positive) : 表示样本的真实类别为正,最后预测得到的结果也为正
FP(False Positive): 表示样本的真实类别为负,最后预测得到的结果为正
TN(True Negative): 表示样本的真实类别为负,最后预测得到的结果也为负
FN(False Nositive): 表示样本的真实类别为正,最后预测得到的结果为负
可以看到TP,TN是我们预测准确的样本,而FP,FN是我们预测错误的样本.
Recall
召回率表示在原样本的正样本中,最后被正确预测为正样本的概率
即:
以上是关于推荐系统常用评价指标(recall,MAP,MRR,NDCG,F1,ROC等)的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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目标检测算法之常见评价指标(mAP)的详细计算方法及代码解析