咨询个机器学习PAI问题哈:
使用easy_rec 下面的hit_rate_pai 代码计算hit rate,计算出来的hit rate 趋近于0.0 ?
EasyRec的hit_rate_pai计算得到的hit rate接近0.0,可能是以下原因导致的:
召回类型设置不匹配:检查recall_type参数是否正确设置了评估场景,比如u2i(用户到商品)或i2i(商品到商品)。
向量召回数目过小:top_k参数决定了召回的物品数量,如果设置得过小,可能会导致hit rate低。适当增加top_k值试试。
相似度度量方式不合适:knn_metric参数决定了相似度的计算方法,确认所选度量是否适合你的数据。
数据质量问题:检查输入的item embedding和ground truth数据是否准确,是否有足够的正样本。
模型性能:如果模型生成的向量不够准确,召回率自然会低。确保模型在训练阶段表现良好。
计算精确度:knn_strict参数决定了是否使用精确的KNN计算,如果关闭,可能会导致召回率偏低。可参考文档
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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。