1 指标

对于效果评测的话就必须要有指标,没有指标也就不知道这套推荐系统是好是坏,数据有无价值,指标，顾名思义，就是指定的标准。词典里的解释是“衡量目标的单位或方法”。指标就是为了描述一些对象的状态而制定出来的标准，在日常生产生活中有着非常广泛的应用。

比如体检时的化验项目，如眼睛近视度数、身高、体重、心跳、血压、血糖浓度、血小板浓度……以及尿酸浓度、各种转氨酶浓度等专业的指标。小小一张化验单据，多则百余项，少的只有一二十项，已经把人的身体状况描述得即简洁又具体，这就是指标的力量。

推荐系统的转化率的话就是你的推送的总物品数除以客户点击数,或者是点击之后的购买数,这个看运营商的规则进行制定,

在经过一段时间的统计后，可以发现转化率很可能是一个定值或者是围绕某值的正态分布。那么再进行广告投放时，就能够根据预期的推送数来做对应的点击数的预判，进而估算出收入大小，那么广告定价或者投放策略调整也都有了参考。

2 预测方案

2.1 模型离线实验

首先需要知道的是，机器学习想要能够解决业务中的问题，简单可以分为两个阶段：离线和线上（离线指的是模型未部署到生产环境之前，线上是指模型部署到生产环境之后）。在离线阶段，首先需要先训练一个模型，然后对训练好的模型进行离线评估来了解下模型的性能情况。

– 通过体制系统获得用户行为数据，并按照一定格式生成一个标准的数据集

– 将数据集按照一定的规则分成训练集和测试集

– 在训练集上训练用户兴趣模型，在测试集上进行预测

– 通过事先定义的离线指标评测算法在测试集上的预测结果

离线评估无法消除模型过拟合的影响；离线评估无法还原线上真实环境（离线评估往往不会考虑线上环境的延迟，数据丢失等）；离线评估可能无法计算一些商业指标（留存，停留，收益等）,但是离线模式是数据挖掘最好的方式.

2.1.1 模型过拟合

引用下知乎回答:

所以过拟合有两种原因：训练集和测试集特征分布不一致或者模型太过复杂（记住了每道题）而样本量不足

2.2 A/B测试

进行ab测试需要对用户进行分桶，将用户分为base组（老模型）和treat组（新模型）。分桶过程中，要注意样本的独立性和采样方式的无偏性，确保每个用户在一个桶中。

AB测试在很多互联网产品中都很常用，甚至有很多老牌的软件企业也从这种方式中汲取经验。

AB测试是一种评价体系的核心思想。大致的工作流程如下，当不知道一种产品的A方案好还是B方案好时，或者两种设计完全不同的产品A和B的市场反应如何时，会考虑找两组用户来进行测试。

2.3 用户调研

评分预测

– 很多网站都有让用户给物品打分的功能，如果知道用户对物品的历史评分，就可以从中学习一个兴趣模型，从而预测用户对新物品的评分

– 评分预测的准确度一般用均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）计算

2.3.1 标准差

我们以一年级一班所有40个学生为例，那么3门考试的情况下全班就有120个分数参与统计，也就是n=120。把每个学生每门课的成绩减去全班的3个学科总的平均分80分，这样得到120个差值，再把这些差值分别平方（主要是为了去掉负数，因为在分数差距里面，不管是比这个平均值多，还是比这个平均值少，都被视为偏差），将这些平方的结果再加和，之后除以参与统计的学科数量120，最后开平方，这个数字只可能是一个大于等于零的数字。用汉字描述起来很啰嗦，但是一旦变成一个标准差的指标以后，由于是约定俗成的，所以只需要“标准差”这3个字就能表示了。

这个数字表示的是什么含义？从这个数字得到的过程其实不难看出来。

举个例子:

如果所有的人的所有课程成绩都是和平均分一样，那么算出来的标准差就是0，因为每一个

肯定都是0；反之，如果所有的人的课程成绩与平均分的差距都很大，好的很好，差的很差，那么结果就是这个值会很大。如果一个班级成绩标准差比另一个班级成绩的标准差小，说明学生之间的考试成绩水平差不多，标准差大则说明学生之间的考试成绩水平相差比较大。

3 准确率、精确率和召回率