我該如何結合AUC和11點精度/平均回憶？

我正在評估推薦器，我有ROC曲線和Precision-Recall曲線。當我改變一些參數時，ROC和PR曲線的變化有點不同。有時ROC曲線看起來比PR曲線好，或者相反。所以我想要兩條曲線。我可以將ROC曲線歸結爲AUC，並且由於我有一個11點PR曲線，我可以用11個點的平均值來得到一個數字。我該如何結合AUC和11點精度/平均回憶？

我可以將這些措施以某種方式結合到一個數字嗎？這是人們所做的或不必要的事情嗎？

事實上，ROC看起來比PR更好，因爲我不擅長解釋曲線，還是說它可以比另一個更好？（他們並不完全不同，但我覺得還是很明顯的）

編輯：基本上我不想顯示噸的情節，我想要一個數字表。你會把這些數字合併在一張表中嗎？或爲每個措施製作一張桌子？

來源

2012-09-03 Puckl

人們最常用的系統是使用AUC（ROC曲線下面積）或F-Measure作爲總結指標。但是，如何處理推薦系統，直到我知道他們喜歡看到精度和召回曲線（如these）。由於TOP-K的增長導致精度下降和召回率增加，這些對於這些系統來說都是重要的結果。

但是，如果您仍然希望得到關於精密迴歸曲線與ROC曲線的更好的答案，請參閱paper

來源

2012-09-12 15:24:17 Augusto

我該如何結合AUC和11點精度/平均回憶？

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