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．
さくっとトレンド抽出: Pythonのstatsmodelsで時系列分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
久しぶりの投稿になってしまいましたが、ニュースパス(現在CM放映中!!)開発部の大曽根です。 作業中はGrover Washington Jr のWinelightを聴くと元気が出ます。参加ミュージシャンが素晴らしいですね。 なぜ時系列分析をするのか 季節調整 実演 おまけ: 時間別に見てみる まとめ 今後 なぜ時系列分析をするのか 数値を非常に重視している弊社では、数値を知るためのツールとしてRedashやChartioおよびSlackへの通知を活用しています。現在の数値を理解する上では、長期のトレンド(指標が下がっているのか、上がっているのか)を知ることが重要です。しかし、日々変化するデータ(特に売上やKPIと言われる指標)は、ばらつきも大きく、変化を適切に捉えることが難しいこともあります。 特にSlackなどへの通知を行っていると、日々の変化に囚われがちです。例えば、弊社ではニュース
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