推荐系统-排序算法：常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等 - 코드 세계

推荐系统-排序算法：常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等

기타 2021-11-20 02:24:15 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/u013250861/article/details/121071550

推荐系统-排序算法：常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等

推荐系统-排序算法：常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等

推荐系统-排序算法：常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等

评价指标(精准率、召回率、f1、macro f1、micro f1、weighted f1)

机器学习算法评价指标—“查准率”、“查全率”、“F1-score”

5.2 분류기의 평가 지표-정확성, 정밀도, 재현율, F1, Fβ, AUC 및 ROC

分類指標: 正解率、正解率、再現率、F1 スコアおよび ROC、AUC、マクロ平均、加重平均

【推荐搜索评价指标二】MAP-概念-原理-推导-代码

推荐中的评估指标：AUC、GAUC

Commonly used evaluation indicators for deep learning (Accuracy, Recall, Precision, HR, F1 score, MAP, MRR, NDCG) - recommendation system

리콜 (회수), 정밀 (정밀), 감도 (감도), 특이성 (특이성), F1, PR 곡선 ROC, AUC 애플리케이션 시나리오

top n推荐的数据集划分和评价指标

【ROC + AUC】

NDCG, AUC 소개

目标检测中的评价指标mAP以及coco评价标准

深度学习评价指标

시스템에서 일반적으로 사용되는 권장 평가 지표 : HR, NDCG, MRR

常见的几种推荐系统算法

ROC 곡선 AUC 값

单目标跟踪（四）评价指标

如何对司机驾驶指标进行评价

机器学习：回归模型的评价指标

【深度学习】目标检测之评价指标

5.2 Показатели оценки классификатора - точность, прецизионность, отзывчивость, F1, Fβ, AUC и ROC.

redis 常用监控指标

통계 AUC 및 ROC 곡선

python中的算法1-冒泡排序

跟着leedcode刷算法 -- 排序与检索1

[map, loss, pr, F1 drawing in YOLO series result] use matplotlib to draw the result file generated after training according to v5, v8, v7

推荐系统工程系列(1): 我眼中的推荐系统

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