這裡面有三個常用的概念：正確率，精確率，召回率。
正確率（precision，簡稱為p）定義為：p=返回結果中相關文件個數/返回結果的數目。
精確率（accuracy，簡稱為a）定義為：a=判斷結果正確的文件數目/所有文件數目。
召回率（recall，簡稱為r）定義為： r=返回結果中相關文件數目/所有相關文件數目。
實際相關文件數
實際不相關文件數
返回文件數（搜尋引擎認為相關）
tpfp
未返回文件數（搜尋引擎認為不相關）
fntn
p=tp/(tp+fp)
a=(tp+tn)/(tp+fp+fn+tn)
r=tp/(tp+fn)
出自：
評價推薦系統指標
評價指標 名稱符號 偏好是否依賴於推薦列表長度備註準 確度 評分準確度 平均絕對誤差 mae 小否 適用於比較關注精確的 評分的系統 平均平方誤差 mse 小均方根誤差 rmse 小 標準平均絕對誤差 nmae 小 評分關聯 pearson關聯 pcc 大適用於不關注精確 評分的系統，其中ndmp適...
搜尋評價指標 NDCG
概念 ndcg，normalized discounted cumulative gain 直接翻譯為歸一化折損累計增益，可能有些晦澀，沒關係下面重點來解釋一下這個評價指標。這個指標通常是用來衡量和評價搜尋結果演算法 注意這裡維基百科中提到了還有推薦演算法，但是我個人覺得不太適合推薦演算法，後面我會...
搜尋評價指標 NDCG
本文出自胖喵 的部落格 原文 概念 ndcg，normalized discounted cumulative gain 直接翻譯為歸一化折損累計增益，可能有些晦澀，沒關係下面重點來解釋一下這個評價指標。這個指標通常是用來衡量和評價搜尋結果演算法 注意這裡維基百科中提到了還有推薦演算法，但是我個人覺...