ndcg专题
推荐系统-排序算法：常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等
参考资料： 推荐算法常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等 搜索评价指标——NDCG
MRR vs MAP vs NDCG：具有排序意义的度量指标的可视化解释及使用场景分析
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Moussa Taifi, Ph.D 编译：ronghuaiyang 导读 3种指标，各有优缺点，各有适用场景，分析给你看。 机器学习度量之旅 在不适当的度量指标上报告小的改进是一个众所周知的机器学习陷阱。理解机器学习(ML)指标的优缺点有助于为ML从业者建立个人信誉。这样做是为了避免过早宣布胜利的陷阱。理解用于机器学习(
信息检索中常用的评价指标：MAP,nDCG,ERR,F-measure
知识点文本检索常用的评价指标：MAP、nDCG、ERR、F-score/F-measure以及附加的Precision、Recall、AveP、CG、DCG、IDCG、MRR、cascade models 而ROC曲线及其度量指标AUC主要用于分类和识别 一，MAP Precision(P)： 准确率(精确度)是指检索得到的文档中相关文档所占的比例，公式如下： precisi
MAP和NDCG 概念及python代码
MAP AP：平均准确率，类似于顺序敏感的recall；返回的推荐结果中，我们需要的排在越前面越好。MAP：为所有用户的AP取均值。 def MAP(origin, res, N):sum_prec = 0for user in res:hits = 0precision = 0# 一个用户一个用户算for n, item in enumerate(res[user]): precis
深度学习常用评价指标（Accuracy、Recall、Precision、HR、F1 score、MAP、MRR、NDCG）——推荐系统
混淆矩阵 混淆矩阵P(Positives)N(Negatives)T(Ture)TP：正样本，预测结果为正TN：负样本，预测结果为正F(False)FP：正样本，预测结果为负FN：负样本，预测结果为负 总结 AccuracyRecallPrecisionHits RatioF1 scoreMean Average PrecisionMean Reciprocal RankNormalized
NDCG：推荐系统/搜索评价指标
本文转载自【胖喵】博主，详细请看https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html 1. CG：累计增益 CG，cumulative gain，只考虑到了相关性的关联程度，没有考虑到位置的因素。它是一个搜素结果相关性分数的总和。指定位置p上的CG为： reli 代表i这个位置上的相关度。 举例：假设搜索“篮球”结果，最理想的结果是：B1、B