Recall@k
Recall@k måler andelen af relevante dokumenter blandt de k første resultater i en rangering.
- Kategori
- metrik
- Niveau
- øvet
- Udtale
- rɪˈkɔːl æt ˈkeɪ
Betydninger
1- 1
Recall@k er en evalueringsmetrik, der beregner andelen af relevante elementer, der optræder blandt de k øverste positioner i en sorteret liste, i forhold til det samlede antal relevante elementer.
- I søgemaskineevaluering betyder Recall@10, at man kun ser på de 10 øverste resultater, og måler, hvor mange af de relevante dokumenter der er fundet. — informationssøgning lærebog, 2020
- Recall@k er oftest højere end Precision@k, da cutoff'et tillader at fange flere relevante elementer, men risikoen for irrelevante stiger også. — maskinlæring artikel, 2023
Kodeeksempel
def recall_at_k(y_true, y_pred, k):\n relevant = sum(y_true[:k])\n total_relevant = sum(y_true)\n return relevant / total_relevant if total_relevant > 0 else 0Beregning af Recall@k for en binær list af relevans (1=relevant, 0=ikke relevant). Funktionen forventer at y_true og y_pred er sorteret efter forudsigelsesscore.
Oprindelse
Begrebet stammer fra informationssøgning og evaluering af sorterede lister, hvor 'recall' henviser til evnen til at finde relevante dokumenter, og '@k' specificerer cutoff-punktet.