average-precision

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    优秀的Metrics包提供计算average precision的功能:apk。 的问题是,它是基于一个for循环,它的速度慢: require('Metrics') require('rbenchmark') actual <- 1:20000 predicted <- c(1:20, 200:600, 900:1522, 14000:32955) benchmark(replicati

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    如何计算R中的平均精确度平均精度指数?有没有简单的方法? 我计算如下。我不知道这是否是完全正确或不.. pr = prediction(preds, labs) pf = performance(pr, "prec", "rec") # plot(pf) [email protected] [1] "Recall" [email protected] [1] "Precision"

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    在this问题我询问了有关精度 - 召回曲线的说明。 特别是,我问我们是否必须考虑固定数量的排名来绘制曲线,或者我们可以合理地选择自己。根据answer,第二个是正确的。 但是现在我对平均精度(AP)值有一个很大的怀疑:AP用于从数值上估计给定某个查询的算法有多好。平均平均精度(MAP)是多个查询的平均精度。 我的疑问是:如果AP根据我们检索的对象数量而变化,那么我们可以调整这个参数以使我们更有优

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    确定合适的细胞,所以我有这样 ID <- c(1, 2, 3) c1 <- c(1, 1, NA) c2 <- c(NA, NA, 5) c3 <- c(NA, NA, NA) c4 <- c(2, NA, 5) c5 <- c(5, 7, 3) df <- data.frame(ID, c1, c2, c3, c4, c5) 所以R中的数据帧,这是我在找 1. Treat ev