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搜索/推荐系统结果常用的评估指标-Precison,Recall,Accuracy

其他 2018-06-19 15:45:56 阅读次数: 0

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搜索/推荐系统结果常用的评估指标-Precison,Recall,Accuracy

深度学习常用评价指标（Accuracy、Recall、Precision、HR、F1 score、MAP、MRR、NDCG）——推荐系统

【推荐系统】常用评价指标NDCG、HR、Recall、MRR解析

推荐系统中的常用评估指标

机器学习性能评估指标---准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)

机器学习评估指标：Precision、recall、F-measure、Accuracy、ROC曲线和AUC

PytorchCNN项目搭建 7--- 深度学习模型评估指标 Accuracy，Precision，Recall，ROC曲线

推荐系统--评估指标汇总

案例|推荐系统的评估指标

机器学习——混淆矩阵、Precison、Recall、Accuracy、F1-score的使用

常用的评价指标：accuracy、precision、recall、f1-score、ROC-AUC、PR-AUC

机器学习中常见的评估指标：Precision、recall、F-measure、Accuracy、ROC曲线和AUC

用于推荐系统评估的概念与指标

用于推荐系统评估的概念与指标（2）

[推荐系统 03] 推荐系统中的评估指标

accuracy、precision、recall、F1、ROC等指标

【深度学习】分类指标accuracy，recall，precision等的区别

precision, recall, accuracy, F1 score等评价指标

推荐系统常用评测指标

算法与模型评估：准确率(Accuracy)，精确率(Precision)，召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure)

（机器学习）性能评估指标中的准确率（Accuracy）、召回率（Recall=TPR）、精确率（Precision）、误报率（FPR）、漏报率（FNR）及其关系

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推荐系统-01-电影推荐与结果评估

推荐系统Lambda架构介绍（七）：推荐系统的评估指标和评估方法

推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

precison(准确率)、recall(召回率)

常用的模型评估指标

模型评估常用指标

在推荐系统中，常用的评价指标如下：

Python 实现分类数据的 Accuracy 【ACC】外部评估指标

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