公式:\mathrm {nDCG}_{\mathrm {p}}=\frac {D C G_{p}}{I D C G_{p}} 在一个完美的 Ranking 算法中,NDCG 总是为 1. NDCG 不好求,因为 IDCG 不好求。 4.5 平均 NDCG NDCG 用来评估单个搜索结果的好坏,如果需要评估在整个测试集上的好坏,需要将测试集上的 NDCG 值求平均。 5 代码实现 5.1 ...
NDCG的计算公式如下: NDCG = DCG / IDCG 其中,DCG(Discounted Cumulative Gain)表示累计增益的折扣值,IDCG(Ideal Discounted Cumulative Gain)表示理想情况下的累计增益的折扣值。 DCG的计算公式如下: DCG = rel_1 / log_2(2) + rel_2 / log_2(3) + ... + rel_n / log_2(n+1) 其中,rel_i表示...
最后,我们可以利用DCG和IDCG计算NDCG,公式如下: [ NDCG = \frac{DCG_k}{IDCG_k} ] 实现代码如下: # 计算NDCGdefcompute_ndcg(dcg,idcg):ndcg=dcg/idcgifidcg>0else0# 防止除以零returnndcg ndcg=compute_ndcg(dcg,idcg)# 计算NDCGprint(f"NDCG:{ndcg}")# 打印计算结果 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
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