選擇在正確的時間正確的二進制指標

選擇在正確的時間正確的二進制指標

• [email protected]，[email protected]，其中“@n”表示仅在前 n 个文档上评估度量；

但我不清楚每种算法的优点/缺点是什么，或者何时可以选择一个而不是另一个（或者如果一种算法在 NDGC 上优于另一种算法，但在使用 MAP 選擇在正確的時間正確的二進制指標 评估时更差，这意味着什么）。

• Spearman 的 rho 指标惩罚列表顶部的错误，其权重与底部的不匹配相同，因此在大多数情况下，这不是用于评估排名的指标
• DCG 和 NDCG 是考虑到非二进制效用函数的少数指标之一，因此您可以描述记录 的 選擇在正確的時間正確的二進制指標 有用程度，而不是它 是否 有用。
• DCG 和 NDCG 具有固定的仓位权重，因此给定仓位的单据始终具有相同的收益和折扣，独立于其上方显示的单据
• 您通常更喜欢 NDCG 而不是 選擇在正確的時間正確的二進制指標 DCG ，因为它通过相关文档的数量对值进行规范化
• MAP 应该是这个问题的经典和“首选”指标，它似乎是该领域的标准。
• (N)DCG 应该始终针对固定数量的记录 (@k) 计算，因为它有一个长尾（排名末尾的许多不相关记录高度偏向度量标准）。 这不适用于 MAP 。
• Mean Reciprocal Rank 仅标记第一个相关文档的位置，因此如果您关心尽可能多的相关文档以在列表中排名靠前，那么这不应该是您的选择
• Kendall 的 tau 只处理二进制效用函数，它也应该被计算 @k （类似于 NDCG ）

的讲座- 它只是 MAP vs NDCG 剧集的链接，但整个讲座包括更多内容（包括 Kendall 的 Tau）。 你一定要看看，很棒的讲座！

在许多应用排名算法（例如谷歌搜索、亚马逊产品推荐）的情况下，您会得到成百上千的结果。 用户只想在前 20 名左右观看。 所以其余的完全无关紧要。

明确地说： 只有前 个元素是相关的 k

1. 您只需要查看 的项目和 ground truth 排名的前 项目。 k k
2. 这些潜在的 项的顺序可能相关或不相关 - 但可以肯定所有其他项的顺序无关紧要。 2 k

三个相关指标是 top-k 准确率、[email protected] 和[email protected]。 取决于您的应用程序 。 对于所有这些，对于您评估的排名查询，相关项目的总数应高于 。 k k

排名前 k 的分类准确率

top-k accuracy = how often was at least one relevant element within the top-k of a ranking query? ranking queries

所以你让排名算法预测 个元素，看看它是否包含至少一个相关项目。 k

我非常喜欢这个，因为它很容易解释。 来自业务需求（可能是 選擇在正確的時間正確的二進制指標 ），那么您可以说用户多久会感到高兴。 k k ∈ [ 5 , 20 ]

这样做的缺点：如果您仍然关心 项中的顺序，则必须找到另一个指标。 k

• 如果它很高 -> 您向用户展示的大部分内容都与他们相关
• 如果它很低 -> 你浪费了你的用户时间。 您向他们展示的大部分内容与他们无关

[email protected] = number of relevant items within the top-k total number of relevant items ∈ [ 0 , 1 ] , higher is better

• 如果它很高：你展示你所拥有的！ 你给他们所有相关的项目。
• 如果低：与相关项的总数相比，k 小/top k 内的相关项小。 因此，单独的[email protected] 可能没有那么有意义。 如果它与高精度@k 相结合，那么增加 k 可能是有意义的。

我最近不得不选择一个指标来评估多标签排名算法并进入这个主题，这真的很有帮助。 以下是 stpk 答案的一些补充，有助于做出选择。

细节

让我们关注平均精度（AP），因为平均精度（MAP）只是几个查询中 AP 的平均值。 AP在二进制数据上被正确定义为精确召回曲线下的面积，可以重写为每个正项的精确度平均值。 （请参阅 MAP 上的维基百科文章 ）一种可能的近似值是将其定义为 每个精度的平均值 物品。 可悲的是，我们失去了排在列表末尾的负面示例对 AP 值没有影响的好属性。 （在评估搜索引擎时，这尤其令人难过，负面示例远多于正面示例。一种可能的解决方法是对负面示例进行二次抽样，但代价是其他缺点，例如，具有更多正面项目的查询将变得平等很少有正面例子的查询很难。）

另一方面，这种近似具有很好的特性，可以很好地推广到多标签情况。 实际上，在二进制情况下，位置 k 的精度也可以解释为位置 k 之前的平均相关性，其中正样本的相关性为 1，负样本的相关性为 0。这个定义很自然地扩展到存在两个以上不同级别的相关性的情况。 在这种情况下，AP 也可以定义为每个位置的相关性平均值的平均值。

这个表达是 stpk 在他们的回答中引用的 视频的演讲者选择的表达。 他在此视频中展示了 AP 可以重写为相关性的加权平均值， 排名中第 k

其中 是要排名的项目数。 现在我们有了这个表达式，我们可以将它与 DCG 进行比较。 实际上，DCG 也是排名相关性的加权平均值，权重为： K

从这两个表达式中，我们可以推断 - AP 对文档的权重从 1 到 0。 - DCG 独立于文档总数对文档进行加权。

在这两种情况下，如果不相关的例子比相关的例子多得多，那么正面的总权重可以忽略不计。 对于 AP，一种解决方法是对负样本进行二次抽样，但我不确定如何选择二次抽样的比例，以及是否使其取决于查询或正文档的数量。 对于 DCG，我们可以将其切割为 k，但也会出现同样的问题。

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Telnet是进行远程登录的标准协议和主要方式，它为用户提供了在本地计算机上完成远程主机工作的能力。在终端使用者的电脑上使用telnet程序，用它连接到服务器。终端使用者可以在telnet程序中输入命令，这些命令会在服务器上运行，就像直接在服务器的控制台上输入一样。所以telnet具有Internet信息服务器远程管理功能 RAS服务（Remote 選擇在正確的時間正確的二進制指標 Access Service，远程访问服务），通过RAS可以在远程将PC登录到网站的服务器上，以便在非工作时间对网站进行紧急维护和内容删改。所以RAS也具有Internet信息服务器远程管理功能。 FTP（File Transfer Protocol）是个文件传输协议。正如其名：协议的任务是从一台计算机将文件传送到另一台计算机，它与这两台计算机所处的位置、联系的方式、以及使用的操作系统无关。它的目标是提高文件的共享性，提供非直接使用远程计算机，使存储介质对用户透明和可靠高效地传送数据。 SMTP称为简单Mail传输协议（Simple Mail Transfer Protocal）,目标是向用户提供高效、可靠的邮件传输。它是个请求／响应协议，命令和响应都是基于ASCII文本的。

A. 程序控制指令 B. 运算指令 C.数据传送指令 D.循环控制指令

常见指令按功能可划分为： ①数据处理指令：包括算术运算指令、逻辑运算指令、移位指令、比较指令等。 ②数据传送指令：包括寄存器之间、寄存器与主存储器之间的传送指令等。 ③程序控制指令：包括条件转移指令、无条件转移指令、转子程序指令等。 ④输入－输出指令：包括各种外围设备的读、写指令等。有的计算机将输入－输出指令包含在数据传送指令类中。 ⑤状态管理指令：包括诸如实现置存储保护、中断处理等功能的管理指令。

選擇在正確的時間正確的二進制指標

实时向量（Instant vector ）：一组时间序列，每个时间序列包含一个样本，所有样本共享相同的时间戳

范围向量（Range vector）：一组时间序列，其中包含每个时间序列随时间的一系列数据点

标量（Scalar）：一个简单的浮点值

String：一个简单的字符串值；目前未使用

时间序列选择器

即时向量选择器

本示例选择所有具有 http_requests_total 度量标准名称的时间序列：

本示例仅选择那些具有 http_requests_total 度量标准名称的时间序列，同时将其 job 标签设置为， prometheus 并将其 group 标签设置为 canary ：

• = ：选择与提供的字符串完全相同的标签。
• != ：选择不等于提供的字符串的标签。
• =~ ：选择与提供的字符串进行正则表达式匹配的标签。
• !~ ：选择不与提供的字符串进行正则表达式匹配的标签。

例如，此选择所有 http_requests_total 的时间序列 staging ， testing 以及 development 环境和HTTP比其他方法 GET 。

通过与内部 __name__ 标签匹配，标签匹配器也可以应用于度量标准名称 。例如，该表达式 http_requests_total 選擇在正確的時間正確的二進制指標 等效于 。比其他的匹配器 = （ != ， =~ ， !~ ）也可以使用。以下表达式选择名称以开头的所有度量 job: ：

范围向量选择器

在此示例中，我们选择所有时间序列在过去5分钟内记录的所有值，这些时间序列的指标名称 http_requests_total 和 job 标签设置为 prometheus ：

所述 offset 改性剂可以改变时间为查询中的个别时刻和范围矢量偏移。

例如，以下表达式返回 http_requests_total 相对于当前查询评估时间的过去5分钟的值 ：

请注意， offset 修饰符始终需要立即跟随选择器，即以下内容将是正确的：

范围向量的工作原理相同。这将返回 http_requests_total 一周前的5分钟费率 ：

算术二进制运算符

在两个标量之间，其行为显而易见：它们求值另一个标量，这是将运算符应用于两个标量操作数的结果。

在即时向量和标量之间，将运算符应用于向量中每个数据样本的值。例如，如果时间序列瞬时向量乘以2，则结果是另一个向量，其中原始向量的每个样本值都乘以2。

在两个即时向量之间，将二进制算术运算符应用于左侧向量中的每个条目，并将其 应用于右侧向量中的匹配元素。结果被传播到结果向量中，并且分组标签成为输出标签集。指标名称已删除。在右侧向量中找不到匹配条目的条目不属于结果。

比较二进制运算符

逻辑/集合二元运算符

• and （路口）
• or （联盟）
• unless （补充）

vector1 and vector2 会产生一个向量，该向量 vector1 由其元素组成， 其中的元素 vector2 具有完全匹配的标签集。其他元素被删除。度量标准名称和值从左侧矢量继承。

vector1 or vector2 会产生一个向量，其中包含的所有原始元素（标签集+值）， vector1 并且 vector2 其中所有元素在中都没有匹配的标签集 vector1 。

vector1 unless vector2 会产生一个向量，该向量由 vector1 没有 vector2 完全匹配的标签集的元素组成。两个向量中的所有匹配元素都将被删除。

集合运算符

• sum （计算尺寸总和）
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• min （选择最小尺寸）
• max （选择最大尺寸）
• avg （计算尺寸的平均值）
• stddev （计算总体尺寸的标准偏差）
• stdvar （计算总体标准方差）
• count （计算向量中元素的数量）
• count_values （计数具有相同值的元素数）
• bottomk （按样本值最小的k个元素）
• topk （按样本值最大k个元素）
• quantile （计算整个尺寸的φ分位数（0≤φ≤1））

一对一向量匹配

一对一地从操作的每一侧找到一对唯一的条目。在默认情况下，这是遵循format的操作 vector1 vector2 。如果两个条目具有完全相同的一组标签和相应的值，则它们匹配。的 ignoring 关键字允许忽略匹配时某些标签，而 on 关键字允许减少该组被认为标签来提供的列表中：

这将返回一个结果向量，其中包含最近5分钟内对每种方法的状态请求为500的HTTP请求的比例。没有 ignoring(code) 这些指标，就不会有匹配项，因为指标不会共享同一组标签。用方法的条目 put 選擇在正確的時間正確的二進制指標 ，并 del 没有匹配，并且在结果不会显示出来：

多对一和一对多向量匹配

多对一和一对多匹配是指“一个”侧上的每个矢量元素都可以与“许多”侧上的多个元素匹配的情况。必须使用 group_left 或 group_right 修饰符明确要求此操作，其中左/右确定哪个向量具有更高的基数。

组修饰符随附的标签列表包含“一”侧的其他标签，这些标签将包含在结果指标中。对于 on 标签只能出现在列表之一中。结果向量的每个时间序列都必须是唯一可识别的。

分组修饰符只能用于 比较和 算术。默认情况下 and ，as unless 和 or 操作与正确向量中的所有可能条目匹配。

在这种情况下，左向量每个 method 标签值包含一个以上的条目。因此，我们使用来指示这一点 group_left 。现在，右侧的元素与 method 左侧带有相同标签的多个元素匹配：

多对一和一对多匹配是应仔细考虑的高级用例。通常，正确使用会产生 ignoring() 所需的结果。

二进制运算符优先级

优先级相同的运算符是左关联的。例如， 2 * 3 % 2 等效于 (2 * 3) % 2 。但是 ^ 是正确的关联，所以 2 ^ 3 ^ 2 等效于 2 ^ (3 ^ 2) 。

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