女生学网站设计,获取网站漏洞后下一步怎么做,建设项目环保备案登记网站,2022最新永久地域网名1.平均倒数排名#xff08;MRR#xff09;
1.定义 MRR 是衡量检索系统返回的结果列表中第一个相关结果位置的指标。具体来说#xff0c;它是所有查询倒数排名的平均值。 2.计算步骤
对每个查询#xff0c;找到第一个正确答案在结果列表中的排名 #x1d445;#x1d44…1.平均倒数排名MRR
1.定义 MRR 是衡量检索系统返回的结果列表中第一个相关结果位置的指标。具体来说它是所有查询倒数排名的平均值。 2.计算步骤
对每个查询找到第一个正确答案在结果列表中的排名 。计算该排名的倒数 1/Rank。对所有查询的倒数求平均。 3.例子 Query1 查询关键词“Python 编程教程” 结果列表
Python 基础教程 - 正确
Java 编程指南
数据科学概述
Python 进阶教程在这个查询中第一个正确答案 (“Python 基础教程”) 在结果列表的第1个位置所以排名是1。
Query2 查询关键词“机器学习基础” 结果列表
数据分析工具
深度学习简介
机器学习概述 - 正确
统计学入门在这个查询中第一个正确答案 (“机器学习概述”) 在结果列表的第3个位置所以排名是3。 因此当我们说查询结果排名分别是1、3这意味着
第一个查询的正确答案在第1个位置。第二个查询的正确答案在第3个位置。 根据这些排名我们可以计算 MRR为11/3≈1.33。
4.作用 MRR 能反映系统多快能找到正确答案数值越高表示系统越有效。
2.recallK
1.定义 recallK 是用于评估系统在前 K 个检索结果中找到相关项目的能力的指标。 2.计算步骤
对每个查询检查前 K 个结果中是否包含至少一个相关项目。计算包含相关项目的查询比例。
3.例子 在这个例子中有 8 个查询在前 5 个结果中找到了相关项目查询1、查询3、查询4、查询5、查询7、查询8、查询9、查询10。因此recall58/100.8。
4.公式 RecallK Total number of relevant documents / Number of relevant documents in top K results 5.结果 recallK 评估系统在给定结果数量内找到相关信息的可能性数值越高表示系统在较短结果列表中找到正确答案的能力越强。
3.NDCGK
