推荐系统评估 查找率与查全率

最新推荐文章于 2024-01-05 20:32:35 发布
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本文介绍了评估推荐系统时所使用的两个关键指标——查准率与查全率，并解释了它们在信息检索领域的应用。通过理解这两个概念，我们可以更好地评估推荐系统的性能。

　　评估推荐程序可以运用经典的信息检索（information retrieval）度量标准：查准率和查全率。这些术语通常用在像搜索引擎这样的系统中，即从许多可能的搜索结果中返回一组最佳结果。

　　搜索引擎应避免在top结果中返回无关的信息，而应竭力返回尽可能相关的结果。在一些对“相关”的定义中，查准率是指在top结果中相关结果的比例。查全率是指所有相关结果包含在top结果中的比例。换句话说，查找率是top推荐中间有“好”结果的比例，而查全率是“好”结果出现在top推荐中的比例。

 

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查准率、查全率、F-分数咋求？？
**My Coding Family**
06-19 1005
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
分布式系统中的Dapper与Twitter Zipkin：链路追踪技术的实现与应用
最新发布
张彦峰的博客
12-01 6万+
本文深入探讨了Dapper和Zipkin作为分布式系统中关键的链路追踪工具的演进与应用。Dapper作为Google的开创性作品，通过精确的时间戳和分布式日志记录，革新了对分布式系统性能问题的诊断能力。而Zipkin则以其开放性和社区驱动的特性，成为了广泛采用的开源解决方案，支持多语言、多协议的链路追踪需求。文章详细分析了它们在微服务架构中的实际应用，包括如何通过追踪和监控分布式调用路径，提升系统的可观察性和性能优化的能力。最后，通过案例研究和技术评估，展示了如何利用这些工具解决复杂的分布式系统问题，为开发
查准率和查全率
jacke121的专栏
03-07 5123
查准率和查全率Machine learning 中查准率（Precision）、查全率（recall）和Accuracy。 表示分类正确： True Positive：本来是正样例，分类成正样例。 True Negative：本来是负样例，分类成负样例。 表示分类错误： False Positive ：本来是负样例，分类成正样例，通常叫误报。 False Negative：本来是正样例，分类成负样...
查准率和查全率_推荐系统查准率、查全率和F1的理解
weixin_39780784的博客
12-13 986
在推荐系统中，我们只关心推送给用户的内容用户是否感兴趣（即查准率），或者说所有用户感兴趣的内容我们推送出来了多少（即查全率）。因此，使用查准/查全率更适合描述这类问题。对于二分类问题，分类结果混淆矩阵与查准/查全率定义如下：初次接触时，FN与FP很难正确的理解，按照惯性思维容易把FN理解成：False->Negtive，即将错的预测为错的，这样FN和TN就反了，后来找到一张图，描述得很详细，...
搜索引擎中的查全率和查准率概念浅析
章郎虫的专栏
08-27 5352
查看原文：http://www.hellonet8.com/485.html 查全率（Recall Rate）（召回率）：是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。 查准率（Precision）（精度）：是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率。 对于一个检索系统来讲，召回率和精度不可能两全其美：召回率高...
2021-04-03
qq_45673225的博客
04-03 3846
机器学习与模式识别 （WHUer专属，水平有限，要是没看书就急着赶作业作业的话看看没问题的） 第1讲-绪论-课后作业 1、（1）对一位去医院做疾病诊断的病人而言，诊断技术的查全率重要还是查准率更重要？给出理由。（2）对不断向你推荐商品的网站，该网站的商品推荐系统的查全率还是查准率你更关注？给出理由。 （1）查准率重要，查全率是先验概率，查准率是后验概率。查全率：预测正确疾病数/总的疾病数; 查准率：准确预测数/所有预测个数。总疾病数未知，查准率更重要。 （2）查全率更重要，预测更多的心仪商品数越好，更受人关
深度学习分类任务中的准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，
chumingqian的博客
01-05 6194
其中关于 TP, TN;FP, FN 的解释；其中;注意，此时这里的正样本代表的 是 预测属于某一类别的样本；负样本则代表预测不属于某一类别的样本。举例说来部分仓库， 与此不一致，列代表真实值，行代表预测值，需要阅读代码的时候，通过查看文档确定；
文献检索原理与方法详解：查全率与查准率
查全率关注的是系统在回答某个检索问题时找到所有相关文献的能力，它是评价系统覆盖范围的重要标准。查准率则衡量系统在返回结果时的准确性，即检索出的相关文献有多少是真正符合用户需求的。 文献检索是获取、组织...
高可用系统设计思想：实现业务持续稳定的必经之路
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张彦峰的博客
10-14 10万+
系统的高可用性是当今数字化时代中至关重要的一环，高可用性不仅对于保障业务的稳定运行和持续发展至关重要，而且是维护客户关系、增强品牌价值、履行法律责任的关键保障。在当今数字化时代，任何企业都应该将高可用性视为优先考虑的重要议题，并投入适当的资源和技术来建立和维护可靠的系统架构。
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潘猫猫的世界
03-06 1万+
最近读到推荐系统中的TopN推荐，它的预测准确率一般是通过准确率和召回率来进行评估的，那么我们就要理解，什么是准确率，什么是召回率！ 准确率，顾名思义，就是准确程度。通过正确数/总数得到。而正确数是什么，总数是什么呢？ 召回率，我们可以理解为找到的数目与总的需要我们找到的数目的比，那在推荐系统中，什么是找到的数目，什么是需要我们总的找到的数目呢？ 令R(u)表示在训练数据上给用户做出
推荐系统炼丹笔记：Deep Retrieval
炼丹笔记
11-29 1264
作 者：十方 公众号：炼丹笔记 （1）Why Deep Retrieval?一个规模较大的推荐系统，需要解决的核心问题就是如何从百万甚至亿级别的候选集中快速找到最相关的top-k个候选。以前的解决方案都是两步:双塔模型，最后做Dot用Annoy Tree或者HNSW给候选集建索引，在线计算向量实时检索top-k之前方案存在的问题:因为要分两步，而两步的目标是不一样的。双塔限制了模型的表达能...
基于用户的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率）
linge511873822的博客
11-09 2892
基于用户的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、mahout API、movielens数据集。 二、实现过程 1、定义用户-电影评分矩阵： /** * 用户-电影评分矩阵工具类 */ public class DataMo...
机器学习：性能度量指标之查准率和查全率
beautyz的博客
09-11 1555
    在很多实际应用中，我们知道仅仅关心正确分类的结果是不够的，并且，在数据偏斜比较严重的情况下，模型准确率可能具有相当程度的误导性，我们也需要知道数据被错误分类的情况，以确认为此需要承担的分类错误的代价。（False Positive假阳性和False Negative假阴性，这两种情况） 查准率（Precision精度）：用于描述所有被正确分类的样本中真阳性的比值。 查全率（Recall...
查全率（Recall）、查准率（Precision）以及综合评价指标（F1-Measure ）
夏日向日葵的专栏
09-11 3万+
 原文转载于： http://www.cnblogs.com/bluepoint2009/archive/2012/09/18/precision-recall-f_measures.html 在信息检索和自然语言处理中经常会使用这些参数，下面简单介绍如下：   准确率与召回率（Precision & Recall） 我们先看下面这张图来加深对概念的理解，
mahout计算一个简单的推荐程序的准确率和召回率
tangtang5156的专栏
11-17 2432
package test.mahout.recommendation; import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException; import org.apache.mahout.cf.taste.eval.IRStatistic
准确率（accuracy）、召回率（recall）的意义和区别
liu123641191的博客
05-18 4万+
1.
查准率(Precision)和查全率(Recall)和 P-R曲线、ROC曲线
很吵请安静
08-10 1万+
数据发生倾斜时，准确率判断模型好坏就不那么准确了。比如风控模型中，99个正常用户和1个欺诈用户，用一个把所有用户都识别成正常用户的模型进行预测，那么该模型的准确率为99%,然而并没有什么用。所以要用另一个参数来衡量模型的好坏。 查准率(Precision)和查全率(Recall) 四类预测 将模型预测结果分为下面四类： 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真 正确否定（...
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