nDCG (normalized Discounted Cumulated Gain) | クラソル | CrowdSolving

nDCG (normalized Discounted Cumulated Gain) は順位付け問題の精度評価指標の1つ． 検索やレコメンドのアルゴリズムの性能評価などに用いられる． DCGは提案された順位付けの正しさを示し，大きい値であるほど良い． nDCGは完全に正しい順位付けがなされている場合の値が1となる様に， 対象となるデータセットに対する最大のDCGの値 (ideal DCG) で除したもの． 順位付けをk位まで行う場合のnDCGは下記計算により算出する． k : 順位付けを行う最大数． reli : i番目の提案の関連度 (relevance) ．即ち，上位である妥当性を示す．

[shu_ohm1]

DCG: Discounted Cumulative Gain はランキング問題の性能評価指標。DCG(k) は上位 k 位までのランキング結果を性能評価する。NDCG は Normalized DCG で、区間 [0, 1] に正規化したもの。

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ランキングの評価