一种快速的基于数字的信息检索和推荐排序指标的实现。
rankerEval的Python项目详细描述
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一种基于numpy的快速信息检索与推荐排序方法的实现。 编码时考虑了效率和对边缘情况的支持。在
特点
- 信息检索和top-N推荐系统的大量评估指标
- 灵活的输入格式：支持屏蔽数组和稀疏矩阵
- 通过引导功能内置对置信区间的支持
- 最小依赖项：Numpy（必需），SciPy（可选）
使用
fromrankerevalimportBinaryLabels,Rankings,Recally_true=BinaryLabels.from_positive_indices([[0,2],[0,1,2]])y_pred=Rankings.from_ranked_indices([[2,1],[1]])recall_at_3=Recall(3).mean(y_true,y_pred)print(recall_at_3["score"])
要获得置信区间（默认为95%），请指定conf_interval=True：
^{pr2}$输入格式
RankerEval允许多种输入格式，例如
# specify positive indices onlyy_true=BinaryLabels.from_dense([[1,0,1],[1,1,1]])# or use sparse matriximportscipy.sparseasspy_true=BinaryLabels.from_sparse(sp.coo_matrix([[1,0,1],[1,1,1]]))
安装
要安装（需要Numpy 1.18或更高版本）：
pip install rankereval
许可证
此项目在MIT下获得许可。在
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