我玩lightfm已经有一段时间了,发现生成推荐真的很有用。但是,我想知道两个主要问题。
在推荐排名很重要的情况下评估 LightFM 模型,我应该更多地依赖
precision@k
或其他提供的评估指标,例如AUC score
?precision@k
与其他指标相比,在哪些情况下我应该专注于改进我的指标?或者它们是否高度相关?这意味着如果我设法提高我的precision@k
分数,其他指标也会随之而来,对吗?WARP
如果使用损失函数训练的模型的得分为 0.089,您将如何解释precision@5
?AFAIK,Precision at 5 告诉我前 5 个结果中有多少是积极的/相关的。这意味着precision@5
如果我的预测无法进入前 5 名,我将得到 0,或者如果我在前 5 名中只有一个预测正确,我将得到 0.2。但我无法解释 0.0xx 的含义precision@n
谢谢