성능평가지표 (1) 썸네일형 리스트형 추천 시스템의 성능 평가방법 및 고려사항 (PR시리즈.6) 지난 글들에서 CF 알고리즘과 CF에서 가장 중요한 유사도를 구하는 방식에 대해서 간략히 설명을 드렸습니다. 이번에는 그런 추천 알고리즘들이 잘 개발되었는지를 측정하는 성능지표에 대해서 다루겠습니다. 평가지표에 더해서 추천 시스템을 개발할 때 고려해야할 사항도 함께 적겠습니다. 다른 대부분의 데이터마이닝 기술들이 그렇듯이 첫번째 성능지표는 정확도입니다. 제안된 방법이 얼마나 사용자의 선호도를 잘 예측해서 레이팅값을 제대로 예측하느냐 또는 추천된 아이템을 선택할/좋아할 가능성이 높은가를 측정합니다. 정확도는 보통 두가지 방법으로 계산됩니다. 가장 흔히 사용하는 방식은 예측된 레이팅과 실제 레이팅 사이의 차이, 즉 Error 텀을 측정하는 것입니다. MAE (Mean Absolute Error)와 RMSE .. 이전 1 다음