Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какие метрики качества ранжирования вы знаете?

Такие метрики используются для оценки эффективности алгоритмов ранжирования, часто применяемых в рекомендательных системах.

🟠 Precision at K (p@K). Это метрика качества ранжирования для одного объекта. Измеряет долю релевантных элементов среди первых k элементов в ранжированном списке.
🟠 Mean average precision at K (map@K). Чаще всего мы имеем дело со множеством объектов, а не с одним, например с сотнями тысяч пользователей. Идея map@K заключается в том, чтобы сначала вычислить среднее precision at K для каждого объекта, а затем усреднить итог.
🟠 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG). Здесь разберём поэтапно:
- Сначала рассмотрим один объект и k наиболее релевантных элементов. Это будет Cumulative gain at K (CG@K), метрика, которая использует простую идею: чем более релевантные элементы в этом топе, тем лучше.
- Далее введём Discounted cumulative gain at K (DCG@K). Это модификация CG@K, учитывающая порядок элементов в списке. Необходимо домножить показатель релевантности элемента на вес равный обратному логарифму номера позиции.
- В конце концов придём к normalized discounted cumulative gain at K (nDCG@K). Это нормализованная версия DCG@K. Данная метрика принимает значения в диапазоне от 0 до 1.
🟠 Mean Reciprocal Rank (MRR). Метрика усредняет обратные ранги первых правильно угаданных элементов по всем объектам.

Формулы можно найти в этой статье

#middle

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/121

1.5K viewsNov 23, 2023 at 13:00

Какие метрики качества ранжирования вы знаете?

Такие метрики используются для оценки эффективности алгоритмов ранжирования, часто применяемых в рекомендательных системах.

🟠 Precision at K (p@K). Это метрика качества ранжирования для одного объекта. Измеряет долю релевантных элементов среди первых k элементов в ранжированном списке.
🟠 Mean average precision at K (map@K). Чаще всего мы имеем дело со множеством объектов, а не с одним, например с сотнями тысяч пользователей. Идея map@K заключается в том, чтобы сначала вычислить среднее precision at K для каждого объекта, а затем усреднить итог.
🟠 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG). Здесь разберём поэтапно:
- Сначала рассмотрим один объект и k наиболее релевантных элементов. Это будет Cumulative gain at K (CG@K), метрика, которая использует простую идею: чем более релевантные элементы в этом топе, тем лучше.
- Далее введём Discounted cumulative gain at K (DCG@K). Это модификация CG@K, учитывающая порядок элементов в списке. Необходимо домножить показатель релевантности элемента на вес равный обратному логарифму номера позиции.
- В конце концов придём к normalized discounted cumulative gain at K (nDCG@K). Это нормализованная версия DCG@K. Данная метрика принимает значения в диапазоне от 0 до 1.
🟠 Mean Reciprocal Rank (MRR). Метрика усредняет обратные ранги первых правильно угаданных элементов по всем объектам.

Формулы можно найти в этой статье

#middle

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований