推薦演算法有兩種準確度評價指標

2021-08-14 12:27:52 字數 336 閱讀 8123

1、**準確度:比如mae,rmse

2、分類準確度:

分類準確度定義為推薦演算法對乙個產品使用者是否喜歡判定正確的比例。因此 ,當使用者只有二元選擇時 ,用分類準確度進行評價較為合適。因此,想要用準確率和召回率評價推薦演算法,必須將評分分為兩部分,高於某個評分,表示喜歡,低於這個評分,表示不喜歡。

準確率和召回率:

準確率定義為系統的推薦列表中使用者喜歡的產品和所有被推薦產品的比率:,準確率表示使用者對乙個被推薦產品感興趣的可能性。

召回率定義為推薦列表中使用者喜歡的產品與系統中使用者喜歡的所有產品的比率,召回率表示乙個使用者喜歡的產品被推薦的概率。

測序技術有4個指標 讀長 成本 準確度 通量

測序技術迄今為止已發展了三代,測序技術有4個指標 讀長 成本 準確度 通量。成本 準確度這兩項指標都很好理解,成本下降使得單個人類基因組的花費已經從2001年的1億美元下降到了1000美元以下。準確度則是測序結果的準確程度,例如二代測序的solid可以達到99.9 而唯一投入實用的三代測序pacbi...

有監督學習演算法的評價指標 精確率 準確率和召回率

首先明白四個概念 正樣本是指屬於某一類別的樣本,反樣本是指不屬於某一類別的樣本 比如說在做字母a的影象識別,字母a的樣本就屬於正樣本,不是字母a的樣本就屬於負樣本 由這四個概念,我們可以定義如下所示指標 1 精確率 precision 即 所有正樣本中有多少被正確 p t ptp fp p frac...

體驗複雜度 兩種排序演算法的執行時間

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