Svelando la Precision@N e la Recall@N nei Sistemi di Raccomandazione
Precision@N e Recall@N nei Sistemi di Raccomandazione.
Ottimizzazione del Recommender: Approfondimento dell’Interpretazione di Precisione e Richiamo
I principali argomenti di discussione sono:
- Precisione e Richiamo in breve
- Adattare la Definizione di Precisione e Richiamo al Caso d’Uso del Recommendation
- La Necessità di una Trasformazione delle Preferenze in Binario
- Il Problema del Richiamo Impraticabile
- La Soluzione del Richiamo Impraticabile: Elementi Top-N
- Un’Implementazione Illustrativa
- Implementazione del Codice
Introduzione
Le Metriche di Accuratezza sono una misura utile per valutare le prestazioni generali nell’apprendimento automatico, rappresentano la proporzione di istanze classificate correttamente all’interno di un dataset. Le metriche di valutazione in combinazione con l’accuratezza, come la precisione e il richiamo, vengono utilizzate per ottenere una comprensione più completa delle prestazioni di un modello.
In generale, la Precisione e il Richiamo confrontano la classe prevista con la classe effettiva dell’insieme di test e calcolano il rapporto tra le previsioni corrette e il numero totale di previsioni effettuate.
Precisione e Richiamo in un Problema di Classificazione
In un problema di classificazione supervisionato, il valore di destinazione (valore y) deve essere binario (anche se il problema di classificazione non è limitato a valori multi-binari). Ad esempio, benigno o maligno, buono o cattivo, e spam o non spam. Questi valori binari consentono l’applicazione di precisione e richiamo per misurare la correttezza del modello nella classificazione dei valori previsti.
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La Precisione misura la proporzione di istanze positive previste correttamente (veri positivi) su tutte le istanze previste come positive
Il Richiamo misura la proporzione di istanze positive previste correttamente (veri positivi) su tutte le istanze positive effettive nel dataset
Sia la precisione che il richiamo forniscono informazioni complementari sulle prestazioni di un modello. Mentre la precisione si concentra sull’accuratezza delle previsioni positive, il richiamo si concentra sulla capacità del modello di trovare tutte le istanze positive.
