Intro

추천하는 방식에따라 회귀방식 or 분류방식으로 metric을 설정한다.

• 평점을 예측는 방식의 모델일 경우는 regression
• 유저와 아이템의 연결을 고려하는 모델은 binary classification

  Rating prediction measures (regression)

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  1. MSE: 예측값과 실제값 차의 제곱(특이치에 민감함)
  2. MAE: 예측값과 실제값 차의 절댓값(특이치에 민감하지 않음)
  3. RMSE: MSE에 루트를 씌운 값

Binary classification

1. Precision: 모델이 예측한 것 중 실제로 positive한 비율
2. Recall: 실제로 positive한 아이템중 모델이 예측한 비율