一个召回模型,在候选集为2000000数据时截断200的召回率为20%,那么在候选集为500000数据时召回率应为多少?假定正样本的数量不变
时间: 2024-04-05 08:32:04 浏览: 71
在候选集为2000000数据时,截断200意味着该模型保留了得分最高的前200个样本,然后计算召回率。因此,该模型在2000000数据时所保留的是20%的正样本中得分最高的200个样本。
在候选集为500000数据时,如果直接将该模型应用于数据集,召回率可能会与2000000数据时的结果有很大差异,因为训练集和测试集的分布可能不同。因此,需要重新训练模型,使其适应新的数据集。
假设在新数据集上训练出的模型的截断值仍为200,那么可以使用以下公式计算新数据集上的召回率:
召回率 = 保留的正样本数 / 所有正样本数
因为保留的正样本数与候选集成正比,所以可以设在500000候选集时保留的正样本数为x,则有:
200 * 20% = x / 2000000 * 正样本数
化简可得:
x = 20
因此,在500000候选集时,该模型应该保留得分最高的前20个正样本,才能达到20%的召回率。
阅读全文