Python 排名之间的距离 我有两种方法对字符串列表进行不同的排序，我们可以认为是列表的“正确”排序（即金标准）。

换言之：

 ranked_list_of_strings_1 = method_1(list_of_strings)
 ranked_list_of_strings_2 = method_2(list_of_strings)    
 correctly_ranked_list_of_strings # Some permutation of list_of_strings

考虑到

method_1

和

method_2

是黑盒，我如何确定哪种方法更好？在

SciPy

或

scikit-learn

或类似的库中，是否有任何方法可以测量这一点

在我的具体案例中，我实际上有一个数据帧，每个方法都输出一个分数。重要的不是方法和真实分数之间的分数差异，而是方法获得了正确的排名（分数越高意味着所有列的排名越高）

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您正在寻找标准化贴现累积收益（）。这是搜索引擎排名中常用的一个指标，用来测试结果排名的质量

这个想法是，你测试你的排名（在你的情况下，这两种方法）通过点击用户反馈（在你的演员真正的排名）。NDGC将告诉你相对于真实情况的排名质量

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Python有一个实现这个度量的模块（如果您想尝试的话，还可以使用其他模块）。还有一个不错的

scikit学习库现在似乎也实现了NDCG（和DCG）指标

      strings        scores_method_1   scores_method_2   true_scores
5714  aeSeOg                    0.54               0.1           0.8
5741  NQXACs                    0.15               0.3           0.4
5768  zsFZQi                    0.57               0.7           0.2