Precision-检索到的文档的调回值

Question

我正在学习文档的精确度和回忆力，但我在理解这个特定的问题时遇到了困难。

下表显示了由A和B表示的两个排名的检索搜索引擎返回的前6个结果的相关性。'+‘表示相关文档，'-’表示不相关的文档。

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假设集合中相关文档的总数为4，则计算前1、2、3、4、5和6个结果的两个引擎的精确度召回值。

搜索引擎A的解决方案是：

Precision:--100%--|--50%--|--33.3%--|--25%--|--40%--|--50%--|

召回:------25%--|--25%--|--25%-----|--25%--|--50%--|--75%--|

B的解决方案：

精度：--|100%--|--100%--|--66.6%--|--50%--|--60%--|--50%--|

回想：----|---25%---|--50%----|--50%-----|--50%--|--75%--|--75%--|

我知道如何计算单个文档，精度= TP/(TP+FP)，召回率是TP/(TP+FN)。我只是不确定上面的一些值是如何计算出来的。

Answer 1

这篇评论太长了。

与其试图记住公式，不如试着理解概念。

“精确度”是:结果正确的比例是多少？因此，对于A和B，如果你取顶部的结果，它是正确的。准确率为100%。

“召回”是:正确结果的比例是多少？因此，对于A和B，如果取顶部的结果，则四个正确值中有一个是正确的，因此召回率为25%。