Какие метрики ранжирования существуют?

Метрики ранжирования используются для оценки качества упорядочивания элементов (например, документов, товаров) по релевантности. Основные метрики:

• Precision@k — доля релевантных элементов среди первых k результатов.
• Recall@k — доля релевантных элементов, найденных среди первых k, от общего числа релевантных.
• Mean Average Precision (MAP) — среднее значение средней точности по всем запросам.
• Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) — учитывает позицию элемента и его релевантность, давая больший вес верхним позициям.
• Mean Reciprocal Rank (MRR) — среднее обратное значение позиции первого релевантного результата.
• Hit Rate — проверяет, есть ли хотя бы один релевантный элемент в топ-k.

Каждая метрика подходит для разных задач и учитывает разные аспекты качества ранжирования, например, важность позиции или полноту поиска.