MRR(Mean Reciprocal Rank): 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. 把标准答案在被评价系统给出结果中的排序取倒数作为它的准确度,再对所有的问题取平均.相对简单,举个例子:有3个query如下图所示: (黑体为返回结果中最匹配的一项) 可计算这个系统的MRR值为:(1/3 + 1/2 + 1)/3 = 11/18=0.61. MRR越大,…

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR   MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有5个相关网页.某系统对于主题1检索出4个相关网页,其rank分别…

转自:http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0. 例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,…

http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有…

转自: https://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页…

  一.准确率(Precision)和召回率(Recall)  (令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表,而T(u)是用户在测试集上的行为列表.) 对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u),然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度: 准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录: 召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中.   准确率和召回率计算方法的Python代码如下: def Recal…

Movielens and Netflix remain the most-used datasets. Other datasets such as Amazon, Yelp and CiteUlike are also frequently adopted. As for evaluation metrics, Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Average Error (MAE) are usually used for rating pred…

天池新闻推荐比赛1:赛题理解+baseline 一.比赛信息 比赛链接: ​ https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531842/information 比赛简介: ​ 赛题以预测用户未来点击新闻文章为任务,该数据来自某新闻APP平台的用户交互数据,包括30万用户,近300万次点击,共36万多篇不同的新闻文章,同时每篇新闻文章有对应的embedding向量表示.为了保证比赛的公平性,将会从中抽取20万用户的点击日志数据作为训练集,5万用户…

原文地址:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 /…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.这篇博客就很多公司在实际中通常使用的pairwise的方法进行介绍,首先我们介绍相对简单的 RankSVM 和 IR SVM. 1. RankSVM RankSVM的基本思想是,将排序问题转化为pairwise的分类问题…