目前的推荐系统的auc值大概是多少

2025-03-11 02:55:58

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回答1：

机器学习中的AUC是指从一堆样本中随机抽一个，抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性。
详细解释如下：随机抽取一个样本，对应每一潜在可能值X都对应有一个抽中的概率P。
按概率从高到矮排个降序，对于正样本中概率最高的，排序为rank_1，比它概率小的有M-1个正样本（M为正样本个数）， (rank_1 - M) 个负样本。
正样本概率第二高的，排序为rank_2，比它概率小的有M-2个正样本，(rank_2 - M + 1) 个负样本。
以此类推
正样本中概率最小的，排序为rank_M，比它概率小的有0个正样本，rank_M - 1 个负样本。
总共有MxN个正负样本对（N为负样本个数）。把所有比较中正样本概率大于负样本概率的例子都算上，得到公式（rank_1 - M + rank_2 - M + 1 .... + rank_M - 1） / (MxN) 就是正样本概率大于负样本概率的可能性了。