mrr 常出现在各种无监督模型中，以衡量模型的优劣性
问题来了， 什么是 mrr？
MRR是一个国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为0。最终的分数为所有得分之和。1
mrr 指标常见于搜索算法， 推荐算法。 具体场景如，搜索关键词 k k k后， 算法根据rank值返回一系列候选： c 1 , c 2 , ⋯   , c n c_1,c_2,\cdots,c_n c1,c2,⋯,cn， 如果 c 1 c_1 c1就是搜索的内容，则说第一个结果匹配，分数是1， 如果是 c 2 c_2 c2则说第二个结果匹配，分数是 1 2 \frac{1}{2} 21, …
mrr用于不带label的数据， 如果数据含有label，一般用 f 1 f_1 f1 score 衡量模型的优劣。
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