信息检索评价标准计算
文章目录
- 相关的评价标准
- Precision
- average precision
- mean average precision
- MAP注意
- 图像检索的AP和MAP
- MRR
- DCG
- 参考
相关的评价标准
NDGG也是用来衡量排序质量的指标
Precision
此时是根据阈值K来确定检索的精度。
如下图的例子,对于一次检索,我们可以获得已经排序好的返回的文档,假设一共有R个,此时不同的K有不同的检索精度,如果只看前3个返回的文本。那么此时对应3个样本的精度为Prec@3 = 2/3。
average precision
此时的average precision仍然是对应于一次检索,每次设定一个阈值K,此K位置上的样本是相关的样本即正确的样本,那么我们就能计算出一次精度,对于一次检索,假设一共有R个样本,那么,阈值的选取【K1,K2.......KRK_1,K_2.......K_RK1,K2.......KR】其中下标即为阈值。
mean average precision
mean average precision 对于不同样本的多次检索,计算平均检索精度。
MAP注意
- 如果相关的样本没有被检索到,那么定义此处的检索精度为0
- MAP是比average precision更上一层的平均。
- MAP更感兴趣的是在检索中返回的样本相关性更高。
图像检索的AP和MAP
MRR
DCG
参考
- 原版PDF此处下载:http://web.stanford.edu/class/cs276/handouts/EvaluationNew-handout-1-per.pdf
- 图像检索:信息检索评价指标
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