algorithm - レコメンドシステムの精度について

Question

こんにちは、私はこの分野では新鮮です。推奨アルゴリズムの精度の方法について混乱しています。私が知っているように、ユーザー アイテムの評価マトリックスはまばらです。アルゴリズムを使用して欠損値と RMSE や MAE などのモデルを予測できることはわかっていますが、精度を計算するにはどうすればよいですか?

一部のアイテムについては、実際の評価がわかりません。0だと誤差が大きくなりますよね？

手伝ってくれてありがとう！

Answer 1

データを持っている項目ユーザーの精度のみを確認できます。トレーニングの一部ではない検証セット データで精度をテストすることをお勧めします。次に、これが回帰問題である場合は RMSE を使用して、分類問題である場合は AUC、log_loss、混同行列などを使用して精度を確認できます。したがって、データセット内のラベル付けされたアイテムの平均誤差を取るだけで済みます。