[추천시스템][ML] 평가지표(Evaluation metric) : MAP(Mean Average Precision)@m

MAP @ 12 의 예

• 추천시스템의 evaluation Metric
• 12개까지의 Average Precision을 전체 이용자수(U)로 mean한 값
• $\sum P(k)$ : 변수 k가 iterating 하며, k번째 순위의 추천 결과까지의 precision($\frac {TP} {FP+TP}$) 값을 계산
• $rel(k)$ : 이용자가 선호한 경우 1, 아닌 경우 0( 실무에서는 클릭 수로 판별)

ex)

[https://danthetech.netlify.app/DataScience/evaluation-metrics-for-recommendation-system]

$P(1)*rel(1)$ = 1/1 * 1 = 1

$P(2)*rel(2)$ = 1/2 * 0 = 0

$\sum_{k=1}^{6} = 1+0 +0+ 2/4 + 0+ 2/4 = 2$
**여기서는 6까지의추천 리스트이므로 12가 아닌 6으로 계산

주요 특징

• rel(k) 값이 앞쪽 순위에 배치되어 있을 경우 Precision 합계가 더 큰 값으로 return되게 됨

-> 순위에 가중치를 부여하는 Metric!☺

Reference

• http://sdsawtelle.github.io/blog/output/mean-average-precision-MAP-for-recommender-systems.html
• https://danthetech.netlify.app/DataScience/evaluation-metrics-for-recommendation-system