RankingMetrics Sınıf

  • Başvuru

Tanım

Ad Alanı:
Microsoft.ML.Data
Bütünleştirilmiş Kod:
Microsoft.ML.Data.dll
Paket:
Microsoft.ML v3.0.1
Paket:
Microsoft.ML v1.0.0
Paket:
Microsoft.ML v1.1.0
Paket:
Microsoft.ML v1.2.0
Paket:
Microsoft.ML v1.3.1
Paket:
Microsoft.ML v1.4.0
Paket:
Microsoft.ML v1.5.5
Paket:
Microsoft.ML v1.6.0
Paket:
Microsoft.ML v1.7.0
Paket:
Microsoft.ML v2.0.0

Dereceleyiciler için değerlendirme sonuçları.

public sealed class RankingMetrics
type RankingMetrics = class
Public NotInheritable Class RankingMetrics
Devralma
Object
RankingMetrics

Özellikler

DiscountedCumulativeGains

N. öğesinin DCG@N temsil ettiği indirimli kümülatif kazançların (DCG) listesi. İndirimli Kümülatif Kazanç, örnek + 1'in doğal logaritmasıyla normalleştirilen tüm i örnekleri için N. konuma kadar olan ilgi kazançlarının toplamıdır. DCG, daha yüksek bir değerin daha iyi bir model olduğunu gösteren artan bir ölçümdür. Wikipedia makalesinin aksine ML.NET doğal logaritması kullandığını unutmayın.

$DCG@N = \sum_{i = 1}^N \frac{g_i}{ln(i + 1)}$; burada $g_i$ i. konumdaki ilgi kazancıdır.
NormalizedDiscountedCumulativeGains

N. öğesinin NDCG@N temsil ettiği normalleştirilmiş indirimli kümülatif kazançların (NDCG) listesi. Arama yeniden oluşturmaları sorguya bağlı olarak uzunluğa göre değişiklik gösterir, bu nedenle DCG normalleştirilmediği sürece farklı dereceler tek başına DCG kullanılarak tutarlı bir şekilde karşılaştırılamaz. Bu, arama sonuçlarının göreli ilgi düzeyine göre sıralanması için ideal sıralama için DCG olan maksimum DCG (İdeal DCG olarak da bilinir) hesaplanarak gerçekleştirilir.

$NDCG@N = \frac{DCG@N}{MaxDCG@N}$

Şunlara uygulanır