RankingMetrics Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Data

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:

Microsoft.ML v2.0.0

Résultats de l’évaluation pour les classements.

public sealed class RankingMetrics

type RankingMetrics = class

Public NotInheritable Class RankingMetrics

Héritage

Object

RankingMetrics

Propriétés

DiscountedCumulativeGains

Liste des gains cumulés réduits (DCG), où l’élément N-th représente DCG@N. Gain cumulé réduit est la somme des gains de pertinence jusqu’à la N-th position pour toutes les instances i, normalisées par le logarithme naturel de l’instance + 1. DCG est une métrique croissante, avec une valeur plus élevée indiquant un meilleur modèle. Notez que contrairement à l’article Wikipédia, ML.NET utilise le logarithme naturel. $DCG@N = \sum_{i = 1}^N \frac{g_i}{ln(i + 1)}$, où $g_i$ est le gain de pertinence à la i-ème position.

NormalizedDiscountedCumulativeGains

Liste des gains cumulés normalisés (NDCG), où l’élément N-th représente NDCG@N. Les résulsuls de recherche varient en fonction de la requête, de sorte que les classements différents ne peuvent pas être comparés de manière cohérente à l’aide de DCG seul, sauf si le DCG est normalisé. Ceci est effectué en calculant le nombre maximal de DCG (également appelé DCG idéal), qui est le DCG pour l’ordre idéal des résultats de recherche triés par leur pertinence relative. $NDCG@N = \frac{DCG@N}{MaxDCG@N}$