推薦系統中準確率和召回率的理解

阿新 • • 發佈：2019-01-04

最近讀到推薦系統中的TopN推薦，它的預測準確率一般是通過準確率和召回率來進行評估的，那麼我們就要理解，什麼是準確率，什麼是召回率！

準確率，顧名思義，就是準確程度。通過正確數/總數得到。而正確數是什麼，總數是什麼呢？

召回率，我們可以理解為找到的數目與總的需要我們找到的數目的比，那在推薦系統中，什麼是找到的數目，什麼是需要我們總的找到的數目呢？

令R(u)表示在根據訓練資料給使用者做出的推薦列表，T(u)表示使用者根據測試資料給使用者做出的推薦列表，則

召回率：

準確率：

精確率是針對我們預測結果而言的，它表示的是預測為正的樣本中有多少是真正的正樣本。
而召回率

是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被預測正確了。

其實就是分母不同，一個分母是預測為正的樣本數，另一個是原來樣本中所有的正樣本數。但分子都是表示預測的正樣本與原來正樣本的交集。

在資訊檢索領域，精確率和召回率又被稱為查準率和查全率，

查準率＝檢索出的相關資訊量 / 檢索出的資訊總量
查全率＝檢索出的相關資訊量 / 系統中的相關資訊總量

基於混淆矩陣計算多分類的準確率和召回率

定義 TP-將正類預測為正類 FN-將正類預測為負類 FP-將負類預測位正類 TN-將負類預測位負類準確率（正確率）=所有預測正確的樣本/總的樣本（TP+TN）/總精確率= 將正類預測為正類 / 所有預測為正類 TP/（TP+FP）召回率 = 將正類預

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