{"conversations": [{"from": "human", "value": "Com es pot mesurar la qualitat dels algorismes d'aprenentatge de m\u00e0quines i quines m\u00e8triques s'utilitzen per a aix\u00f2?"}, {"from": "gpt", "value": "En aprendre m\u00e0quina, \u00e9s necessari mesurar la qualitat d' un model en un conjunt de dades de la m\u00e0quina. Aix\u00f2 es pot fer amb diferents m\u00e8triques, com R- Sq, MSE (desviaci\u00f3 quadrada normal), ACC i AUC. A m\u00e9s, hi ha m\u00e8triques com F1core, que es poden usar en certes tasques d' aprenentatge de m\u00e0quina, p. ex. treballs de classificaci\u00f3. La classificaci\u00f3 de la classe (en refer\u00e8ncia de la categoria de l' objecte per les seves caracter\u00edstiques) sovint usen m\u00e8triques com a precisi\u00f3 (el percentatge de la funci\u00f3 per a la classificaci\u00f3 correcta de la m\u00e0quina), completa (la proporci\u00f3 d' objectes de la mateixa classe que estaven class class classificades correctament), (la proporci\u00f3 d' objectes de la mateixa classe d' objectes que es poden assignar entre totes les seves caracter\u00edstiques de la classe) i el valor real (el valor real (el valor d' altres tasques), que significant la difer\u00e8ncia de la mitjana d' un objecte (el valor opcional de la mitjana d' un objecte)."}, {"from": "human", "value": "D'acord, diguem que treballo per a una companyia de menjar, hi ha un treball per recomanar restaurants i menjar a un client."}, {"from": "gpt", "value": "Les seg\u00fcents m\u00e8triques es poden proposar per a provar l' efic\u00e0cia del sistema de recomanaci\u00f3 del restaurant i de menjar en la companyia de lliurament de menjar: 1. Precisi\u00f3 (acrera) \u00e9s la proporci\u00f3 de plats recomanats o restaurants entre tots els usuaris que s' han ofert mai. Aix\u00f2 mostrar\u00e0 l' efic\u00e0cia del sistema de recomanaci\u00f3 precisa amb les prefer\u00e8ncies del client ipos; 2. Rec. Tota (gralitat) \u00e9s la proporci\u00f3 de plats recomanats correctament o restaurants entre tots els restaurants o restaurants que han vist l' usuari. Aquesta m\u00e8triques mostrar\u00e0 com de b\u00e9 s' ha acabat el sistema de col\u00b7 locar el client & spos;. 3. 3 F1 \u00e9s la mitjana harm\u00f2nica entre les recomanacions i F1 permet l' m\u00e8triques per a tots dos en compte de qualitat que s' ha mostrat en les recomanacions que el nombre d' usuaris de les recomanacions del client (CLCRR). Consell de les recomanacions que es recomana determinar\u00e0 a les recomanacions del nombre d' usuaris."}, {"from": "human", "value": "Com es pot entendre si la recomanaci\u00f3 d'un plat particular era correcta o no?"}, {"from": "gpt", "value": ""}]}