Почему метрика mean average precision считается лучшей оценкой ранжирования?

Метрика Mean Average Precision (MAP) считается важной оценкой ранжирования по нескольким причинам:

• Учёт порядка результатов. www.galileo.ai MAP оценивает, насколько система приоритезирует релевантный контент, учитывая позиции, на которых появляются релевантные документы. www.galileo.ai Поскольку пользователи редко переходят за первую страницу результатов поиска, представление наиболее важной информации в начале повышает удовлетворённость пользователей. www.galileo.ai
• Комплексная оценка. spotintelligence.com MAP учитывает разнообразие информационных потребностей пользователей, оценивая работу системы в широком спектре запросов: от информационных до навигационных и транзакционных. spotintelligence.com
• Устойчивость к вариациям результатов отдельных запросов. spotintelligence.com Запрос с исключительно высоким или низким значением AP не будет чрезмерно влиять на общую оценку, что делает MAP более устойчивой метрикой. spotintelligence.com
• Реалистичная оценка. spotintelligence.com На практике системы поиска отвечают на множество запросов. spotintelligence.com MAP имитирует этот реальный сценарий, обеспечивая более реалистичную оценку производительности системы. spotintelligence.com

Значения MAP могут варьироваться от 0 до 1. www.evidentlyai.com Чем ближе значение MAP к 1, тем лучше система может размещать релевантные элементы высоко в списке. www.evidentlyai.com