机器学习PAI内容相关行业，一般采用何种简单的方式去评价推荐效果怎么样，以及行业里及格线是多少呀？
机器学习PAI内容相关行业，一般采用何种简单的方式去评价推荐效果怎么样，以及行业里及格线是多少呀？
比如PV_CTR PV/UV 之类的。
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在机器学习PAI中评估推荐效果的常见方式包括以下几种指标：
点击率（Click-through Rate, CTR）：CTR是衡量用户点击推荐内容的比例。计算方法为点击次数除以曝光次数。较高的CTR表示推荐内容吸引用户点击的能力较强。
转化率（Conversion Rate）：转化率是衡量用户进行实际行动（如购买、注册等）的比例。计算方法为转化次数除以点击次数。较高的转化率表示推荐内容具有较好的转化效果。
平均浏览时长：该指标衡量用户在推荐内容上停留的平均时间长度。较长的平均浏览时长表示用户对推荐内容感兴趣，并愿意花更多时间进行阅读或浏览。
重复点击率（Repeat Click Rate）：重复点击率是衡量用户对推荐内容的重复点击行为的比例。当用户多次点击同一推荐内容时，表示推荐内容对用户具有吸引力。
此外，还可以综合考虑多个指标，使用AUC（Area Under the ROC Curve）、F1-Score等综合评估指标来衡量推荐算法的整体效果。
关于行业里的及格线，具体的标准因行业、任务和应用场景而有所不同。通常来说，评估推荐效果的及格线是根据具体情况制定的，并且可能会随着时间和需求的变化而调整。在实际应用中，可以通过与历史数据对比、A/B测试等方式来确定合理的及格线。
2023-07-31 17:50:11赞同 展开评论 -
没有标准答案。这取决于业务自身优化的经验，之前通过ui、算法优化，每次能优化多少。如果想要一个标准，可以用点击率、时长、人均点赞、人均评论 等等。此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
2023-07-11 19:15:29赞同 展开评论
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。