2

優れたMetricsパッケージは、平均精度を計算する関数を提供します apk。

問題は、ループに基づいており、for遅いことです。

require('Metrics')
require('rbenchmark')
actual <- 1:20000
predicted <- c(1:20, 200:600, 900:1522, 14000:32955)
benchmark(replications=10,
          apk(5000, actual, predicted),
          columns= c("test", "replications", "elapsed", "relative"))

                          test replications elapsed relative
1 apk(5000, actual, predicted)           10   53.68        1

この関数をベクトル化する方法がわかりませんが、R でこれを実装するためのより良い方法があるのではないかと考えていました。

4

2 に答える 2

5

実装がかなり悪いように見えることに同意する必要があります...代わりにこれを試してください：

apk2 <- function (k, actual, predicted)  {

    predicted <- head(predicted, k)

    is.new <- rep(FALSE, length(predicted))
    is.new[match(unique(predicted), predicted)] <- TRUE

    is.relevant <- predicted %in% actual & is.new

    score <- sum(cumsum(is.relevant) * is.relevant / seq_along(predicted)) /
             min(length(actual), k)
    score
}

benchmark(replications=10,
          apk(5000, actual, predicted),
          apk2(5000, actual, predicted),
          columns= c("test", "replications", "elapsed", "relative"))

#                            test replications elapsed relative
# 1  apk(5000, actual, predicted)           10  62.194 2961.619
# 2 apk2(5000, actual, predicted)           10   0.021    1.000

identical(apk(5000, actual, predicted),
          apk2(5000, actual, predicted))
# [1] TRUE
于 2012-12-07T00:39:19.443 に答える
0 
I happen to have average precision code written using for loop. I think it is fast enough.

ap <- function(prediction) {
    #prediction is a two column matrix. The first one is the true label and the second one is the prediction value
    result = 0
    ranklist <- prediction[sort(prediction[,2],decreasing=TRUE, index.return=TRUE)$ix,]
    numpos <- length(which(ranklist[,1]==1))
    deltaRecall <- 1/numpos
    pcount <- 0

    for(i in 1:nrow(ranklist)) {
        if(ranklist[i,1] == 1) {
            pcount <- pcount + 1
            precision <- pcount/i
            result <- result + precision*deltaRecall
        }
    }
    return(result)
}

ap_at_N <- function(prediction, N=20) {
    #average precision at N
    result = 0
    ranklist <- prediction[sort(prediction[,2],decreasing=TRUE, index.return=TRUE)$ix,]
    numpos <- length(which(ranklist[,1]==1))
    numpos <- min(N, numpos)
    deltaRecall <- 1/numpos
    pcount <- 0

    for(i in 1:(min(nrow(ranklist),N))) {
        if(ranklist[i,1] == 1) {
            pcount <- pcount + 1
            precision <- pcount/i
            result <- result + precision*deltaRecall
        }
    }
    return(result)
}
于 2014-02-04T04:04:33.520 に答える