概述

首先需要说的是，这几个东西都是评价标准，在我当前工作的领域而言，其衡量的是推荐系统的性能。我们介绍一下这几个东西的全称是什么：

MRR(Mean Reciprocal Rank)
P(Precision)
R(Recall)

@K是什么

这个的意思是在得到推荐的得分之后，我们会按照得分进行排序，我们评估的是前K个

举例

这些概念用例子最好解释，我在这里给一个背景，后面的例子以此为基础
我们有9个球，5黑4白，从中随机排序找前5个（这里K就是5），目标是找白球

P@5

这个计算的是前K个结果中包含几个目标项
比如前五个球里面有4个白球，P@5 = 4 / 5 = 0.8

R@5

这个计算在前K个中出现的目标占总体目标的比例
比如前五个球里有3个白球，R@5 = 3 / 4 = 0.75

MRR@5

这里我们改一下例子的背景，现在我们有1个白球和5个黑球，进行3次排序。第一次白球在第2名，第二次在第一名，最后一次在第六名
我们计算：MRR@5 = 1 3 ( 1 2 + 1 1 + 0 ) = 0.5 \frac{1}{3}(\frac{1}{2} + \frac{1}{1} + 0) = 0.5 31(21+11+0)=0.5
可以看到，这个就是目标出现位置倒数的平均数，特别的，如果在前K个中没出现记为0.

讨论

P@K R@K区别

这里我再说明一下，这两个最主要的区别在于总体的选择，对于P来说，总体是前K个东西；而对于R来说，总体是所有的目标物品。

MRR

这个我认为只在单目标的时候比较好用，另外对于K的选择其实也是很tricky的事情，说实在的我其实觉得可以不用这个K，直接对所有的取排名就可以。这样进行截断，如果有非常多排在K+1的情况，其实MRR并不能很好地反应模型的表现

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MRR@K P@K R@K意义阐述与对比

文章目录

概述

@K是什么

举例

P@5

R@5

MRR@5

讨论

P@K R@K区别

MRR

MRR@K P@K R@K意义阐述与对比相关推荐

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