2021-03-30
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如何全面地反映模型在 Precision 值和 Recall 值两方面的表现？
为了综合评估一个排序模型的好坏，不仅要看模型
在不同 Top N 下的 Precision@N 和Recall@N ，而且最好绘制出模型的
P-R (Precision-Recall ）曲线。这里简单介绍一下 P -R 曲线的绘制方法。
P-R 由线的横轴是召回率，纵轴是精确率 。 对于一个排序模型来说，
其 P-R 曲线上的一个点代表着，在某一阈值下 ，模型将大于该阈值的结
果判定为正样本，小于该阈值的结果判定为负样本，此时返回结果对应
的召回率和精确率 。 整条 P -R 曲线是通过将阈值从高到低移动而生成的。
在不同 Top N 下的 Precision@N 和Recall@N ，而且最好绘制出模型的
P-R (Precision-Recall ）曲线。这里简单介绍一下 P -R 曲线的绘制方法。
P-R 由线的横轴是召回率，纵轴是精确率 。 对于一个排序模型来说，
其 P-R 曲线上的一个点代表着，在某一阈值下 ，模型将大于该阈值的结
果判定为正样本，小于该阈值的结果判定为负样本，此时返回结果对应
的召回率和精确率 。 整条 P -R 曲线是通过将阈值从高到低移动而生成的。
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