mahout Recommende Evaluator - 测试部分数据

Question

如何仅使用部分数据来测试我的推荐人，请说：

user_id, item_id, feature
1, 1, 1
1, 2, 0
1, 3, 1
2, 1, 1
2, 2, 0

我想通过仅测试feature = 1的记录来获得精度。

我正在使用GenericRecommenderIRStatsEvaluator -

        RecommenderIRStatsEvaluator evaluator =
       new GenericRecommenderIRStatsEvaluator();
        IRStatistics stats = evaluator.evaluate(
       recommenderBuilder, modelBuilder, model, null, 10,
         GenericRecommenderIRStatsEvaluator.CHOOSE_THRESHOLD,
       1.0);
        System.out.println(stats.getPrecision())

我该怎么做？

Answer 1

我不确定是否有自动方式执行此操作，但如果您想手动执行此操作

计算TP真阳性和FP误报所需的精度。

这是TP真阳性是正确的答案（特征= 1）

误报是您的推荐人检索到的错误答案（根据我的理解是功能= 0）

计算你计算的精度P = TP /（TP + FP）; 这是您手动计算精度的方法

Answer 2

如果您想将数据拆分为测试和训练并计算平均绝对差值，请参阅Mahout中的RecommenderEvaluator类。

此外，我已经回答了您的问题，以获得另一个线程中的精度和召回值。但是，我不相信精确度和召回价值将是强劲的业绩指标。