номера документа
answer_euc {j, 2} = ranked_score_euc (j);
% answer_cos {j, 1} = docs {i_cos (j)}; _cos {j, 1} = i_cos (j); _cos {j, 2} = ranked_score_cos (j);
end
% Висновок результатів ('Евклідова міра:');
answer_euc ('косинусний міра:'); _cos
Реалізація оцінок якості пошуку в середовищі Matlab
Розрахунок точності, повноти і F-міри в залежності від числа знайдених документів
Вхідні дані:
-список ранжируваних документів;
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.
Лістинг програми
numTot = 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');
Розрахунок інтерпольованої середньої точності, ROC-кривої та залежності точності від повноти.
Вхідні дані:
-список ранжируваних документів;
relevance - масив, який вказує релевантнос-ть кожного документа запиту;
Вихідні дані:
В· precision - масив точності для фіксованого числа перших документів;
В· recall - масив повноти для фіксованого числа перших документів;
В· precisionI - інтерпольованого точність;
В· IAP_11 - 11 точок інтерпольованої середньої точності;
В· fp_rate - частка невірно позитивних;
В· tp_rate - частка вірно позитивних.
Функція для розрахунку значень кривої точності в заданих точках
function i = nearestPoint (v, n) = find (v> = n); = x (1);
Лістинг програми
numTot = length (relevance); = zeros (numTot, 1); = zeros (numTot, 1); = zeros (numTot, 1); _rate = zeros (numTot, 1); numRet = 1: numTot = 0; = 0; = 0; = 0; i = 1: numRetrelevance (i) == 1 = TP + 1; = FP + 1; i = numRet +1: numTotrelevance (i) == 1 = FN + 1; = TN + 1; (numRet) = TP/(TP + FP); (numRet) = TP/(TP + FN);
% Розрахунок частки хибно позитивних документов_rate (numRet) = FP/(FP + TN);
end
% Розрахунок інтерпольованої точності (end) = precision (end); i = numTot-1: -1:1 (i) = max (precision (i), precisionI (i +1));
end
% Розрахунок 11 точок інтерпольованої середньої точності
IAP_11 = zeros (11,1); i = 1:11 _11 (i) = precisionI (nearestPoint (recall, 0.1 * (i-1)));
end
% Висновок графіка залежності точності від повноти
figure (recall, precision, 'b&#...
