Какие метрики оффлайн-оценки рекомендаций (Recall@K, MAP, NDCG, MRR)?

Recall@K — доля релевантных элементов, найденных в топ-K рекомендаций. Показывает полноту.

Короткий ответ

Что ответить на собеседовании

Recall@K — доля релевантных элементов, найденных в топ-K рекомендаций. Показывает полноту.

Подробный разбор

Ответ с пояснениями

Recall@K — доля релевантных элементов, найденных в топ-K рекомендаций. Показывает полноту.

MAP (Mean Average Precision) — среднее значение точности по всем позициям с релевантными элементами, учитывает порядок и точность.

NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) — метрика, учитывающая релевантность и позицию элемента в списке, с понижением веса для элементов ниже по рангу.

MRR (Mean Reciprocal Rank) — среднее обратное значение позиции первой релевантной рекомендации, отражает, насколько быстро пользователь находит нужный элемент.

Пример: если у пользователя есть релевантные элементы, Recall@K покажет, сколько из них попало в топ-K, а NDCG и MAP оценят качество ранжирования с учётом позиции.

ИИ-помощник для собеседований

Хочешь уверенно проходить собеседования?

Попробуй ИИ-помощник для собеседований: слышит вас и собеседника, анализирует экран, подсказывает ответы в реальном времени, работает без VPN и не попадает в захват экрана.

Подробнее