我知道在这里我们可以使用精确度，召回率，AUC等。我的意思是：我们有4个用户（＆＃39; a＆＃39;，＆＃39; b＆＃39;，＆＃39; c＆ ＃39;，＆＃39; d＆＃39;）我们已预测用户＆＃39; a＆＃39;将与＆＃39; b＆＃39;概率为0.7，其中＆＃39; c＆＃39; 0.4，并且＆＃39; d＆＃39; 0.3，但真的是用户＆＃39; a＆＃39;仅添加到朋友列表中的用户＆＃39; c，如何评估预测的准确性？
答案 0 :(得分：0)
特别是Sklearn.Metrics metrics.f1_score和metrics.confusion_matrix，因为您正在进行分类任务。
一般的均方根误差可能有所帮助（与正确值的平均差异）
正如你提到的精确/召回式测试，看看有多少前N个推荐是好的＆＃34;好＆＃34;的。
最后，您希望进行某种A / B测试，以根据您拥有的任何业务模型指标（点击次数/转化次数）来确定推荐是否实际上是有用的推荐