;); _cos
5. Реалізація оцінок якості пошуку в середовищі Matlab
.1 Розрахунок точності, повноти і F-міри в залежності від числа знайдених документів
Вхідні дані:
В· список ранжируваних документів;
В· relevance - масив, який вказує релевантність кожного документа запиту;
Вихідні дані:
В· precision - масив точності для фіксованого числа перших документів;
В· recall - масив повноти для фіксованого числа перших документів;
В· f_measure_A - F-міра для перших 20 документів;
В· f_measure_B - F-міра для перших 50 документів.
.2 Лістинг програми
= length (relevance); = round (numTot/10); = zeros (numStep, 1); = zeros (numStep, 1); = 10:10: numTot;
% Розрахунок точності і повноти для фіксованого числа перших документів
for j = 1: numStep = 0; = 0; = 0; = 0; i = 1: numRet (j) relevance (i) == 1 = TP + 1; = FP + 1 ; i = numRet (j) +1: numTotrelevance (i) == 1 = FN + 1; = TN + 1; (j) = TP/(TP + FP);% Розрахунок точності (j) = TP/(TP + FN);% Розрахунок повноти
end
% Висновок графіків точності і повноти
figure (numRet, recall, 'b'), hold on, plot (numRet, precision, 'r'), hold off
legend ('повнота', 'точність'); ('Кількість знайдених документів');
% Розрахунок F-заходів для перших 20 і 50 документів
% Бета змінюється в діапазоні [0; 5] = 0:0.01:5;
f_measure_A = (beta. ^ 2 + 1) * precision (2) * recall (2)./(precision (2) * beta. ^ 2 + recall (2)); _measure_B = ( beta. ^ 2 + 1) * precision (5) * recall (5)./(precision (5) * beta. ^ 2 + recall (5));
% Висновок графіків F-заходів (beta, f_measure_A, 'b'), hold on, plot (beta, f_measure_B, 'r'), hold off ('F-міра A', 'F -міра B ');
xlabel ('Beta');
6. Розрахунок інтерпольованої середньої точності, ROC-кривої та залежності точності від повноти
Вхідні дані:
В· список ранжируваних документів;
В· relevance - масив, який вказує релевантність кожного документа запиту;
Вихідні дані:
В· precision - масив точності для фі...
