Какие метрики ранжирования вы применяли в своей работе?

В работе с задачами ранжирования я применял несколько метрик, в зависимости от задачи и типа данных:

• NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) — учитывает позицию релевантных элементов в выдаче, полезна при оценке качества поисковых систем.
• MAP (Mean Average Precision) — средняя точность по всем запросам, хорошо подходит для задач с бинарной релевантностью.
• MRR (Mean Reciprocal Rank) — средний обратный ранг первого релевантного результата, часто используется в вопросно-ответных системах.
• Precision@K и Recall@K — точность и полнота на первых K позициях, помогают оценить качество топ-N рекомендаций.

Выбор метрики зависит от бизнес-целей и специфики задачи, например, в рекомендательных системах часто важен NDCG, а в системах поиска — MAP или MRR.