গড় গড় যথার্থ বনাম গড় পারস্পরিক ক্রম

Question

আমি কখন এমএপি ব্যবহার করা উপযুক্ত এবং কখন এমআরআর ব্যবহার করা উচিত তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি এই উপস্থাপনাটি পেয়েছি যা জানিয়েছে যে প্রাসঙ্গিক ফলাফলের সংখ্যা 5 এর চেয়ে কম হলে এমআরআর সবচেয়ে ভালভাবে ব্যবহৃত হয় এবং যখন এটি 1 হয় তখন সেরা হয় other অন্যান্য ক্ষেত্রে এমএপি উপযুক্ত। আমার দুটি প্রশ্ন আছে:

• আমি আসলে বুঝতে পারছি না কেন এটি এমন।
• আমি এই দাবির জন্য একটি উপযুক্ত রেফারেন্স খুঁজে পাচ্ছি না।

দয়া করে মনে রাখবেন যে আমার খুব দৃ strong় পরিসংখ্যান ব্যাকগ্রাউন্ড নেই তাই একজন সাধারণ ব্যক্তির ব্যাখ্যা অনেক সাহায্য করবে। ধন্যবাদ.

Answer 1

আপনার কোনও ধরণের জিজ্ঞাসা রয়েছে তা কল্পনা করুন এবং আপনার পুনরুদ্ধার সিস্টেমটি আপনাকে আপনার ক্যোয়ারীর সাথে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক বলে মনে করে শীর্ষ -20 আইটেমগুলির একটি তালিকাভুক্ত তালিকা ফিরিয়ে দিয়েছে। এখন আপনি এটি কল্পনাও করুন যে এর একটি মূল-সত্য আছে, সত্য যে আমরা সেই ২০ টির প্রত্যেকের জন্যই বলতে পারি যে "হ্যাঁ" এটি একটি প্রাসঙ্গিক উত্তর বা "না" এটি নয়।

গড় পারস্পরিক ক্রম (চাহিদাপত্রের) এইসব পরিস্থিতিতে মানের একটি সাধারণ পরিমাপ দেয়, কিন্তু চাহিদাপত্রের শুধুমাত্র একক সর্বোচ্চ স্থান অর্জন প্রাসঙ্গিক আইটেমটি বজায় রাখে । যদি আপনার সিস্টেমটি তৃতীয়-সর্বোচ্চ স্থানে কোনও প্রাসঙ্গিক আইটেম ফেরত দেয় তবে এমআরআর এটাই যত্নশীল। অন্যান্য প্রাসঙ্গিক আইটেমগুলি (ধরে নিলাম যে কোনও আছে) 4 নম্বরে বা 20 নম্বরে স্থান পেয়েছে তা বিবেচ্য নয়।

অতএব, এমআরআর এমন কোনও সিস্টেমের বিচার করার পক্ষে উপযুক্ত যেখানে উভয়ই (ক) কেবলমাত্র একটি প্রাসঙ্গিক ফলাফল, বা (খ) আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে আপনি কেবলমাত্র সর্বোচ্চ র‌্যাঙ্কডের বিষয়ে যত্নশীল। এটি কিছু ওয়েব-অনুসন্ধানের পরিস্থিতিতে সত্য হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, যেখানে ব্যবহারকারী কেবল ক্লিক করতে একটি জিনিস সন্ধান করতে চান, তাদের আর দরকার নেই। (যদিও এটি সত্যই সত্য, বা আপনি দশটি সুন্দর উত্তরের জন্য একটি ওয়েব অনুসন্ধানে আরও বেশি খুশি হবেন এবং আপনি কোনটি ক্লিক করবেন সে সম্পর্কে আপনি নিজের সিদ্ধান্ত নিতে পারেন ...?)

গড় গড় নির্ভুলতা (এমএপি) বিবেচনা করে যে সমস্ত প্রাসঙ্গিক আইটেমই উচ্চতর স্থান পেয়েছে। সুতরাং শীর্ষ -২০ টি উদাহরণে, কেবলমাত্র 3 নম্বরে কোনও প্রাসঙ্গিক উত্তর পাওয়া গেলে তা বিবেচ্য নয়, সেই তালিকার সমস্ত "হ্যাঁ" আইটেমগুলি শীর্ষে পৌঁছেছে কিনা তাও এটি যত্নশীল।

আপনার ডেটাসেটে যখন কেবলমাত্র একটি প্রাসঙ্গিক উত্তর থাকে তখন এমআরআর এবং এমএপি এমএপির মানক সংজ্ঞা অনুসারে ঠিক সমান হয়।

কেন তা দেখতে, এই ব্লগ পোস্টের উদাহরণ দ্বারা অনুপ্রাণিত নিম্নলিখিত খেলনা উদাহরণগুলি বিবেচনা করুন :

উদাহরণ 1

প্রশ্ন: "ক্যালিফোর্নিয়ার রাজধানী"

তালিকাভুক্ত ফলাফল: "পোর্টল্যান্ড", "স্যাক্রামেন্টো", "লস অ্যাঞ্জেলেস"

র‌্যাঙ্কড ফলাফল (বাইনারি প্রাসঙ্গিকতা): [0, 1, 0]

সম্ভব সঠিক উত্তর সংখ্যা: 1

পরস্পর রেঙ্ক:$\frac{1}{2}$

যথাযোগ্য 1: $\frac{0}{1}$

যথার্থতা 2: $\frac{1}{2}$

যথাযোগ্যতা 3: $\frac{1}{3}$

গড় যথার্থতা = ।$\frac{1}{m} * \frac{1}{2} = \frac{1}{1}*\frac{1}{2} = 0.5$

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, ঠিক একটি সঠিক উত্তর সহ একটি ক্যোয়ারির গড় নির্ভুলতা সঠিক ফলাফলের পারস্পরিক ক্রম সমান। এটি অনুসরণ করে যে এই জাতীয় প্রশ্নের সংগ্রহের এমআরআর তার এমএপির সমান হবে। যাইহোক, নিম্নলিখিত উদাহরণ দ্বারা চিত্রিত হিসাবে, যদি একাধিক সঠিক উত্তর থাকে তবে জিনিসগুলি পরিবর্তন হয়:

উদাহরণ 2

প্রশ্ন: "ক্যালিফোর্নিয়ায় শহরগুলি"

তালিকাভুক্ত ফলাফল: "পোর্টল্যান্ড", "স্যাক্রামেন্টো", "লস অ্যাঞ্জেলেস"

র‌্যাঙ্কড ফলাফল (বাইনারি প্রাসঙ্গিকতা): [0, 1, 1]

সম্ভব সঠিক উত্তর সংখ্যা: 2

পরস্পর রেঙ্ক:$\frac{1}{2}$

যথাযোগ্য 1: $\frac{0}{1}$

যথার্থতা 2: $\frac{1}{2}$

যথার্থতা 3: $\frac{2}{3}$

গড় স্পষ্টতা = ।$\frac{1}{m} * \big[ \frac{1}{2} + \frac{2}{3} \big] = \frac{1}{2} * \big[ \frac{1}{2} + \frac{2}{3} \big] = 0.38$

যেমন, এই ক্ষেত্রে এমআরআর বনাম এমএপির পছন্দ পুরোপুরি নির্ভর করে আপনি প্রথম সঠিক আঘাতের পরে র‌্যাঙ্কিং চান কিনা তা নির্ভর করে।