我该如何结合AUC和11点精度/平均回忆？

我正在评估推荐器，我有ROC曲线和Precision-Recall曲线。当我改变一些参数时，ROC和PR曲线的变化有点不同。有时ROC曲线看起来比PR曲线好，或者相反。所以我想要两条曲线。我可以将ROC曲线归结为AUC，并且由于我有一个11点PR曲线，我可以用11个点的平均值来得到一个数字。我该如何结合AUC和11点精度/平均回忆？

我可以将这些措施以某种方式结合到一个数字吗？这是人们所做的或不必要的事情吗？

事实上，ROC看起来比PR更好，因为我不擅长解释曲线，还是说它可以比另一个更好？（他们并不完全不同，但我觉得还是很明显的）

编辑：基本上我不想显示吨的情节，我想要一个数字表。你会把这些数字合并在一张表中吗？或为每个措施制作一张桌子？

来源

2012-09-03 Puckl

人们最常用的系统是使用AUC（ROC曲线下面积）或F-Measure作为总结指标。但是，如何处理推荐系统，直到我知道他们喜欢看到精度和召回曲线（如these）。由于TOP-K的增长导致精度下降和召回率增加，这些对于这些系统来说都是重要的结果。

但是，如果您仍然希望得到关于精密回归曲线与ROC曲线的更好的答案，请参阅paper

来源

2012-09-12 15:24:17 Augusto

我该如何结合AUC和11点精度/平均回忆？

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