RankingMetrics クラス

定義

名前空間:: Microsoft.ML.Data

アセンブリ:: Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:: Microsoft.ML v4.0.1

パッケージ:: Microsoft.ML v1.0.0

パッケージ:: Microsoft.ML v1.1.0

パッケージ:: Microsoft.ML v1.2.0

パッケージ:: Microsoft.ML v1.3.1

パッケージ:: Microsoft.ML v1.4.0

パッケージ:: Microsoft.ML v1.5.5

パッケージ:: Microsoft.ML v1.6.0

パッケージ:: Microsoft.ML v1.7.0

パッケージ:: Microsoft.ML v2.0.1

パッケージ:: Microsoft.ML v3.0.1

パッケージ:: Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

ソース:: RankingMetrics.cs

ソース:: RankingMetrics.cs

ソース:: RankingMetrics.cs

重要

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ランカーの評価結果。

public sealed class RankingMetrics

type RankingMetrics = class

Public NotInheritable Class RankingMetrics

継承: Object
RankingMetrics

プロパティ

名前	説明
DiscountedCumulativeGains	N 番目の要素がDCG@Nを表す割引累積利益 (DCG) の一覧。割引累積ゲインは、すべてのインスタンス i の N 番目の位置までの関連性の利益の合計であり、インスタンス + 1 の自然対数で正規化されます。 DCG は増加するメトリックであり、値が大きいほどモデルが優れていることを示します。 Wikipedia の記事とは異なり、ML.NET では自然対数が使用されることに注意してください。 $DCG@N = \sum_{i = 1}^N \frac{g_i}{ln(i + 1)}}$ です。ここで、$g_i$ は i 番目の位置での関連性ゲインです。
NormalizedDiscountedCumulativeGains	正規化された割引累積利益 (NDCG) の一覧。N 番目の要素はNDCG@Nを表します。検索の再送信はクエリによって長さが異なるため、DCG を正規化しない限り、DCG のみを使用して異なるランカーを一貫して比較することはできません。これは、検索結果の理想的な順序を相対的な関連性で並べ替える DCG である最大 DCG (Ideal DCG とも呼ばれます) を計算することによって行われます。 $NDCG@N = \frac{DCG@N}{MaxDCG@N}$

名前

説明

DiscountedCumulativeGains

N 番目の要素がDCG@Nを表す割引累積利益 (DCG) の一覧。割引累積ゲインは、すべてのインスタンス i の N 番目の位置までの関連性の利益の合計であり、インスタンス + 1 の自然対数で正規化されます。 DCG は増加するメトリックであり、値が大きいほどモデルが優れていることを示します。 Wikipedia の記事とは異なり、ML.NET では自然対数が使用されることに注意してください。

$DCG@N = \sum_{i = 1}^N \frac{g_i}{ln(i + 1)}}$ です。ここで、$g_i$ は i 番目の位置での関連性ゲインです。

NormalizedDiscountedCumulativeGains

正規化された割引累積利益 (NDCG) の一覧。N 番目の要素はNDCG@Nを表します。検索の再送信はクエリによって長さが異なるため、DCG を正規化しない限り、DCG のみを使用して異なるランカーを一貫して比較することはできません。これは、検索結果の理想的な順序を相対的な関連性で並べ替える DCG である最大 DCG (Ideal DCG とも呼ばれます) を計算することによって行われます。

$NDCG@N = \frac{DCG@N}{MaxDCG@N}$

適用対象