推薦演算法有兩種準確度評價指標:
1、預測準確度:比如MAE,RMSE
2、分類準確度:
分類準確度定義為推薦演算法對一個產品使用者是否喜歡判定正確的比例。因此 ,當用戶只有二元選擇時 ,用分類準確度進行評價較為合適。因此,想要用準確率和召回率評價推薦演算法,必須將評分分為兩部分,高於某個評分,表示喜歡,低於這個評分,表示不喜歡。
準確率和召回率:
準確率定義為系統的推薦列表中使用者喜歡的產品和所有被推薦產品的比率:,準確率表示使用者對一個被推薦產品感興趣的可能性。
召回率定義為推薦列表中使用者喜歡的產品與系統中使用者喜歡的所有產品的比率,召回率表示一個使用者喜歡的產品被推薦的概率。
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