記使用者a的訓練樣本是 train_dataa (使用者a的歷史行為資料)
使用者b的訓練樣本是 train_datab (使用者b的歷史行為資料)
使用者a的真實購買物品集合是 set_a (ground_truth)
使用者b的真實購買物品集合是 set_b (ground_truth)
推薦演算法給a推薦的記為 set_fake_a
推薦演算法給b推薦的記為 set_fake_b
平均召回率定義為 [ ( set_a∩set_fake_a / len(set_a)) + ( set_b∩set_fake_b / len(set_b)) ] /2
標準召回率是 （set_a∩set_fake_a + set_b∩set_fake_b）/( len(set_a)+len(set_b))
len(set_a)代表 set_a的長度(集合元素個數)
舉個例子：
這裡的推薦是topn推薦，n取2，也就是一次給使用者推薦兩個。
使用者a實際購買了物品 演算法給使用者a推薦物品 這樣命中的就是a,b 命中了2個
使用者b實際購買了物品 演算法給使用者b推薦物品 這樣命中的就只有e 命中了1個
平均召回率=[( 2/5 ) + ( 1/3 )]/2 = 0.367
標準召回率=[(2+1)/(5+3)]=0.375
平均召回率可以更好的描述推薦演算法的效能，這是因為平均召回率考慮到了召回乙個元素的難度。
舉例來說
使用者a實際購買10個物品，推薦演算法的推薦結果命中乙個
使用者b實際只購買2個物品，推薦演算法的推薦結果也是只命中乙個
那麼平均召回率=(1/10+1/2)/2=0.3
標準召回率=(1+1)/(10+2)=0.167 這裡推薦演算法命中的結果都是1，然後直接相加了起來，這裡顯然不合理，因為2個中1個是比較難的，10個中1個是較為簡單的，所以這兩個1應該區別開來。
平均召回率就更好的衡量了推薦演算法的效能。
推薦系統中評測指標準確率和召回率
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分類演算法 2 精準率和召回率曲線
精準率和召回率是兩個不同的評價指標，很多時候它們之間存在著差異，具體在使用的時候如何解讀精準率和召回率，應該視具體使用場景而定 有些場景，人們可能更注重精準率，如 系統，我們定義 公升為1，降為0，我們更關心的是未來公升的 的比例，而在另外一些場景中，人們更加注重召回率，如癌症 系統，定義健康為1，...
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