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验证输出
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Data Science用户
提问于 2016-02-04 05:39:51
回答 1查看 71关注 0票数 2

我正在努力寻找十大有用的项目推荐。将项目分为类别,然后计算每个类别中的top10。有六个特征,根据这些特征,每个项目都分配一个分数,然后按递减顺序排序,以获得前十名。

我不确定这些是否是最好的顶级商品?如何验证输出?我需要看看哪个特征在计算分数时占主导地位?

我已经计算了相关性,还有其他统计指标吗?

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回答 1

Data Science用户

发布于 2016-02-06 17:40:47

有很多方法可以看到一个推荐人有多好,我认为这真的取决于你的最终目标。这里有一个评价指标列表,它可能有助于查看整个过程。尽管像精确度/精度/RMSE这样的度量可能适合您的需要。

为了简单起见,假设你有一年的历史销售额。您可以在销售的前8个月构建您的系统,然后在接下来的每个月中,您可以看到该月份推荐哪些产品,以及该月份实际购买了哪些产品。所以在这个范围内,你可以知道它的表现有多好(在人们购买的5种产品中,我们所有的5种产品都排在前10位的第1、2、6、8、9位)。您可能希望产品购买更接近顶端,这就是为什么排名指标可能对您有用。

当然还有很多事情要考虑,但我认为这是一个很好的开始。你是想增加销售或收入的纯数量吗?某些产品是否根据季节或假日销售更多?您是在使用评等还是相关的销售(如何推荐新产品?)像这样的因素可以改变你的推荐人和你想要评估它的方式。

票数 3
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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://datascience.stackexchange.com/questions/10084

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