2017-12-15可以通过选择不同的阈值来画出roc曲线，然后计算auc来评价作者回复: 这是一个比较好的方法。
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2019-05-08依次查看top1,top3,top5等不同提取数量的精度和召回，可以估计排序的好坏。 1
2019-03-16通过用户对搜索结果的选择，选择与不选择，构建二分，来判断排序的好坏
2018-12-24「如果我们返回所有的文档，“精度”和“召回”都将成为 1」精度不是 1 吧？
2018-03-03您好！请问如果正负样本比差别很大，比如1/1000的情况下，上述这些指标以及AUC是否就不准导致无法作为参考了？如果这样，应该如何应对正负样本比悬殊时模型评估的问题呢？ 谢谢！
2017-12-04在计算召回或者精确率的时候，不是只计算文档个数，而是把它变成一个浮点数，把排序的相关性也考虑进去。就是相关性大的，查出来一篇顶两篇。是这样吗？作者回复: 计算AUC是一种思路。