平均召回率(mAR)计算公式
时间: 2024-04-23 19:21:18 浏览: 14
平均召回率(mAR)是用于评估信息检索系统性能的指标之一。它衡量了检索系统在所有查询中返回相关文档的平均比例。mAR的计算公式如下:
mAR = (1 / N) * ∑(Recall(qi))
其中,N表示查询的总数,Recall(qi)表示第i个查询的召回率。
召回率(Recall)是衡量检索系统返回的相关文档在所有相关文档中的比例。它可以通过以下公式计算:
Recall(qi) = (Relevant_Docs_Returned(qi) / Total_Relevant_Docs(qi))
其中,Relevant_Docs_Returned(qi)表示在第i个查询中返回的相关文档数,Total_Relevant_Docs(qi)表示第i个查询中的总相关文档数。
综上所述,mAR的计算公式是将所有查询的召回率求和后再除以查询总数。通过计算mAR,我们可以评估检索系统的整体性能。
相关问题
平均精度,召回率的计算公式
平均精度(Average Precision)和召回率(Recall)是在信息检索领域中常用的评估指标。
平均精度(Average Precision)是用来衡量检索系统在不同召回率下的准确性。它的计算公式如下:
1. 首先,对于每个查询,将检索到的文档按照相关性进行排序。
2. 然后,计算每个召回点处的精度(Precision),即检索到的相关文档数除以召回的文档总数。
3. 接下来,计算每个召回点处的平均精度(Average Precision),即该召回点之前的所有精度值的平均值。
4. 最后,将所有查询的平均精度进行平均,得到平均精度。
召回率(Recall)是用来衡量检索系统找到的相关文档占所有相关文档的比例。它的计算公式如下:
召回率 = 检索到的相关文档数 / 所有相关文档数
召回率 精确率 f1计算公式
召回率、精确率和F1分数是在信息检索、分类和评估模型性能等任务中常用的指标。它们的计算公式如下:
召回率(Recall)= TP / (TP + FN)
精确率(Precision)= TP / (TP + FP)
F1分数(F1 Score)= 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)
其中,TP(True Positive)表示模型正确预测为正例的样本数,FN(False Negative)表示模型错误预测为负例的样本数,FP(False Positive)表示模型错误预测为正例的样本数。
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