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私はレコメンダーを評価しており、ROC曲線と適合率-再現率曲線があります。一部のパラメーターを変更すると、ROC曲線とPR曲線の変化が少し異なります。ROC曲線がPR曲線よりも良く見える場合、またはその逆の場合があります。したがって、両方の曲線が必要です。ROC曲線をAUCに要約できます。また、11ポイントのPR曲線があるため、11ポイントの平均をとって単一の数値を取得できます。

これらの対策をなんとかして1つの数値にまとめることはできますか？そして、これは人々が行うことですか、それとも不要ですか？

私は曲線を解釈するのが苦手なので、ROCがPRよりも見栄えがするのは主観的なものですか、それとも一方が他方よりも優れている可能性があるというのは妥当ですか？（完全に異なるわけではありませんが、それでも注目に値すると思います）

編集：基本的に私はたくさんのプロットを表示したくありません、私は数字の表が欲しいです。これらの数字を1つのテーブルにまとめますか？または、各メジャーのテーブルを作成しますか？

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一般的なシステムで人々が最もよく行うことは、AUC (ROC 曲線の下の面積) または F メジャーを要約指標として使用することです。しかし、レコメンダーシステムをどのように扱っているか、私が知っている限り、彼らは適合率と再現率の曲線 (これらのようなもの) を見たいと思っています。TOP-K が大きくなるにつれて、精度の低下と再現率が大きくなるため、これらのシステムにとって重要な結果となります。

ただし、適合率と再現率の曲線と ROC 曲線に関するより良い回答が必要な場合は、この論文をお読みください。

于 2012-09-12T15:24:17.147 に答える