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実際に私は と に取り組んでいspecificityますsensitivity。混同行列を計算する必要があります。しかし、計算方法がわかりません。予測 IO モデルの出力は、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの 3 つのカテゴリに分類されます。私の出力に2つ以上のクラスがある場合、混同行列を計算する方法を教えてください。ばかげた質問かもしれませんので、目標を達成する方法を教えてください。

また

感度にはどれを使用する必要がありますか

ありがとう。

Prediction.io を使用してレコメンデーション サービスを構築します。Universal Recommender ( http://templates.prediction.io/PredictionIO/template-scala-parallel-universal-recommendation ) は良いテンプレートだと思います。私のウェブサイトには EPG が表示されており、単純な PoC のユーザー ページ ビューに基づいてレコメンデーションを行いたいと考えています。ページ ビューは、性別、俳優、タグ、チャンネル、花束などの属性を持つブロードキャストです。

最初は、プライマリ イベントを 1 つだけ送信します。ユーザーにはブロードキャストが表示されます。

ドキュメントを理解したら、属性を追加し、新しいアイテムをピオする方法を学ぶために、毎日 crontask を使用して新しいブロードキャストを送信する必要があります。

さて、ブロードキャストエンティティで属性を使用する方が良いのか、それとも二次イベントを送信する方が良いのかわかりませんか? 例えば ​​：

提案された手順に従って推奨事項を作成していたので、以前に多くのテンプレートを作成しました。

このエラーの取得:

これを修正する方法と、なぜこれが起こっているのですか?

編集：

私の予測バージョン0.9.5。Ubuntu の使用

質問はURテンプレートです

このようにアイテムを保管している場合：

type="article"とを持つ予測のみをフィルタリングするにはどうすればよいgroup="sport"ですか?

このクエリは機能しません: