Machine learning 如何评价平均倒数秩（mrr）是一个很好的模型_Machine Learning_Model_Metrics

Machine learning 如何评价平均倒数秩（mrr）是一个很好的模型

machine-learning model

Machine learning 如何评价平均倒数秩（mrr）是一个很好的模型,machine-learning,model,metrics,Machine Learning,Model,Metrics,比如AUC有一个度量一个好的模型将超过0.7 伟大的一个将超过0.85 我想知道平均倒数排名（mrr）指标评估如何定义这是一个好的模型非常感谢度量MRR的取值范围为0（最差）到1（最佳），如前所述。然而，好的（或可接受的）MRR的定义取决于您的用例。例如，如果您构建了一个要在推荐系统中使用的模型，并从数千个可能的项目中向用户推荐一组五个项目，那么MRR为0.2可以定义为可接受。这意味着，平均而言，用户购买的正确商品是模型预测的前5项商品的一部分总之，这主要取决于可以预测的可能类的数量，

比如AUC有一个度量

一个好的模型将超过0.7 伟大的一个将超过0.85

我想知道平均倒数排名（mrr）指标评估

如何定义这是一个好的模型

非常感谢

度量MRR的取值范围为0（最差）到1（最佳），如前所述。然而，好的（或可接受的）MRR的定义取决于您的用例。例如，如果您构建了一个要在推荐系统中使用的模型，并从数千个可能的项目中向用户推荐一组五个项目，那么MRR为0.2可以定义为可接受。这意味着，平均而言，用户购买的正确商品是模型预测的前5项商品的一部分

总之，这主要取决于可以预测的可能类的数量，以及您的用例