[추천시스템] Precision@K, Recall@K, AP@K 정의부터 하고 살펴보자 Precision@K 추천시스템이 추천한 K개 아이템 가운데 실제 유저가 관심있는 아이템의 비율 Recall@K 유저가 관심있는 전체 아이템 가운데 추천시스템이 추천한 아이템의 비율 예시를 들어 보자 여기서는 사용자도 item을 4개 선택했지만 사용자가 선택할 item의 갯수는 달라질 수 있다. Precision@3은 (추천시스템과 사용자가 선택한 item 중 겹치는 것의 갯수) / (추천시스템이 추천한 item)이 되고, Recall@3은 (추천시스템과 사용자가 선택한 item 중 겹치는 것의 갯수) / (사용자가 선택한 item)이 된다. Precision@K, Recall@K은 순서를 신경쓰지 않지만 더 관심을 가질만한 아이템을 먼저 추천해주는 것이 중요하기 때문에 평가에 순.. 이전 1 다음
