250x250
반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- GCP
- grad-cam
- airflow subdag
- spark udf
- requests
- TensorFlow
- 공분산
- login crawling
- BigQuery
- gather_nd
- subdag
- Counterfactual Explanations
- GenericGBQException
- hadoop
- Airflow
- API Gateway
- 상관관계
- tensorflow text
- correlation
- integrated gradient
- session 유지
- top_k
- 유튜브 API
- API
- youtube data
- flask
- UDF
- XAI
- chatGPT
- Retry
Archives
- Today
- Total
목록2024/08/28 (1)
데이터과학 삼학년
추천 메트릭 :: Precision@k, Recall@k, MAP, MRR, NDCG , AP, F1-Score, Coverage, Diversity, Novelty
검색 및 추천 시스템의 성과를 평가하는 다양한 메트릭검색 엔진 및 추천 시스템의 성과를 평가하는 데에는 여러 메트릭이 사용 1. NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)NDCG는 검색 결과의 랭킹 품질을 평가하는 메트릭으로, 관련성 점수와 위치에 따라 할인된 점수를 사용합니다.DCG 계산:\[DCG_p = \sum_{i=1}^{p} \frac{rel_i}{\log_2(i+1)}\]IDCG 계산:\[IDCG_p = \sum_{i=1}^{p} \frac{rel_{(i)}}{\log_2(i+1)}\]NDCG 계산:\[NDCG_p = \frac{DCG_p}{IDCG_p}\]여기서 ( rel_i )는 위치 ( i )에서의 관련성 점수, ( rel_{(i)} )는 이상적인 순..
Recommendation System
2024. 8. 28. 12:00