【问题标题】:how to interpret IRStatisticsImpl data in mahout如何在 mahout 中解释 IRStatisticsImpl 数据
【发布时间】:2013-05-04 21:33:07
【问题描述】:

我想读取IRStatisticsImpl的数据但是有一些问题:

我的结果是:

IRStatisticsImpl[precision:0.04285714285714287,recall:0.04275534441805227,fallOut:0.0018668022652391654,nDCG:0.04447353132522083,reach:0.997624703087886]

这是否意味着,我只得到了 4% 的好推荐(精确度)和大约相同水平的坏推荐(召回)?

最好的数字应该是什么样子 - 精度为 1.0,召回率为 0.0?

【问题讨论】:

    标签: statistics mahout information-retrieval


    【解决方案1】:

    好吧,根据定义:

    精度表示您的结果集中有多少结果是正确的。 召回率表示测试集中的正确元素必须被选为正确元素并在结果集中挑选出来的概率。

    完美精确度和召回率都应该是 100%。必须根据您的领域评估有关这些值的良好结果和标准。

    例如,如果您有一个带有好蘑菇和坏蘑菇的桶,那么无论您的召回率有多低,您都应该以 100% 的精度为目标。因为精确度对您的健康至关重要,您甚至可以留下很多好蘑菇。重要的是不要吃那些丑的。 你可以选择一个好蘑菇,所以你得到 100% 的准确率,但是如果你的桶里有四个好蘑菇,你的召回率是 25%。 理想情况下,如果准确率和召回率为 100%,则意味着您的结果集中所有的蘑菇都很好,同样所有的蘑菇都在您的结果集中,并且没有一个留在您的测试集中。

    所以值可能有不同的含义。

    遗憾的是,您的结果看起来很丑陋,因为您有很多误报和太多误报。

    看看here

    【讨论】:

    • 你能告诉我,fallOutnDCG 的数字应该是什么样子的?他们应该是 1.0 还是 0.0 ?
    • 根据定义fallOut是“检索到的非相关文档的比例,在所有可用的非相关文档中:”en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval#Fall-out据我所知,它应该尽可能低,但获得 0% 也是微不足道的,因此您可以评估您的域。
    • 关于nDCG,它是DCG的标准化版本,意思是“折扣累积增益”。准确地说,看这里en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain
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