fastTextで精度とリコール？

Question

私はリンク、テキスト分類のためのfastTextを実装https://github.com/facebookresearch/fastText/blob/master/tutorials/supervised-learning.md 私は5つの手段@ 1 @精度、またはPが何不思議でしたか？私は、バイナリ分類をしましたが、私は別の番号をテストし、私は結果を理解していない：

haos-mbp:fastText hao$ ./fasttext test trainmodel.bin train.valid 2 
N 312 
P@2 0.5 
R@2 1 
Number of examples: 312 
haos-mbp:fastText hao$ ./fasttext test trainmodel.bin train.valid 1 
N 312 
P@1 0.712 
R@1 0.712 
Number of examples: 312 
haos-mbp:fastText hao$ ./fasttext test trainmodel.bin train.valid 3 
N 312 
P@3 0.333 
R@3 1 
Number of examples: 312 

Answer 1

精度が関連性の高い結果とプログラムによって取得結果の総数の数の比率です。ドキュメント検索エンジンが検索され、そのうち90件がクエリに関連する100個のドキュメントが取得された場合、精度は90/100（0.9）です。 100の結果で精度を計算したので、これはP @ 100です。

リコールは、アルゴリズムと関連するすべての結果の合計数で検索関連する結果の比です。上記の同じ例では、関連する文書の総数が110であれば、リコールは90/110です。

簡単に言えば、リコールは情報取得プログラムがフェッチの面でどの程度完全であるかを評価するのに役立ちます関連する結果;精度は結果の正確さを評価するのに役立ちます。

ファストテキストのバイナリ分類についてもご確認ください。https://github.com/facebookresearch/fastText/issues/93