Mean Average Precision (MAP)
Mean Average Precision (MAP) is the classic single-number summary of ranked-retrieval effectiveness under binary relevance and the headline metric of the TREC ad hoc retrieval tracks. For a single query, average precision (AP) computes the precision of the result list at each rank where a relevant document appears and averages those values, rewarding systems that rank all relevant documents highly; MAP is then the mean of AP across a set of queries. Buckley and Voorhees's 2000 SIGIR analysis of evaluation-measure stability showed that average precision is among the most stable and discriminating IR measures, requiring fewer queries than alternatives like precision at a fixed cutoff to reliably tell two systems apart. MAP remains a standard reporting metric for ranked retrieval, complementing graded-relevance measures such as nDCG.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
- Buckley, C., & Voorhees, E. M. (2000). Evaluating evaluation measure stability. In Proceedings of the 23rd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '00), 33-40. · DOI 10.1145/345508.345543
- Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. · ISBN 9780521865715
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.