मुझे उपयोगकर्ता-आधारित collaborative filtering के जावा में एक बहुत ही सरल कार्यान्वयन की तलाश है। मैं movielens डेटासेट के साथ इस सीएफ की परिशुद्धता और याद का मूल्यांकन करना चाहता हूं। मैंने देखा है क
में परिशुद्धता, याद और एफ-माप मैंने कुछ समय में आर का उपयोग नहीं किया है, इसलिए शायद मैं अभी तक इसका उपयोग नहीं कर रहा हूं, लेकिन .. मेरे पास दो कॉलम के साथ आर में एक टेबल है, पहला मूल्यों की भविष्यवा
मैं सोच रहा हूं कि सटीक गणना कैसे करें और मल्टीक्लास मल्टीलाबेल वर्गीकरण के लिए उपायों को याद करें, यानी वर्गीकरण जहां दो से अधिक लेबल हैं, और जहां प्रत्येक उदाहरण में एकाधिक लेबल हो सकते हैं?
में कंप्यूटिंग परिशुद्धता और याद रखें अब मैं नामांकित इकाई पहचान से परिणामों की रिपोर्ट करने जा रहा हूं। एक बात जो मुझे थोड़ा उलझन में मिलती है वह यह है कि परिशुद्धता और याद की मेरी समझ यह थी कि कोई भ
में परिशुद्धता, याद और एफ 1-स्कोर की गणना करने का आसान तरीका मैं आर में rpart क्लासिफायर का उपयोग कर रहा हूं। सवाल यह है कि - मैं एक परीक्षण डेटा पर प्रशिक्षित क्लासिफायर का परीक्षण करना चाहता हूं। यह