简介
NDCG是衡量Ranking quality是重要指标。本文将用实际Python例子演示怎样计算NDCG。
用scikit计算NDCG例子
注意ndcg_score接收的参数都是list of list。后面解释为什么是list of list。
如果评估一个排序请求，用以下例子
from sklearn.metrics import ndcg_score
y_truth = [0, 1, 2, 3]
y_predict = [0, 1, 2, 3]
ndcg = ndcg_score([y_truth], [y_predict])
print(f'ndcg = {ndcg}')
如果有多个排序请求，比如日志里记录的一天收到的所有排序请求，用以下例子（假设有3个排序请求）
from sklearn.metrics import ndcg_score
y_truth1 = [0, 1, 2, 3]
y_predict2 = [0, 1, 2, 3]
y_truth2 = [0, 1, 2, 3]
y_predict2 = [0, 1, 2, 3]
y_truth3 = [0, 1, 2, 3]
y_predict3 = [0, 1, 2, 3]
ndcg = ndcg_score(
[y_truth1, y_truth2, y_truth3],
[y_predict1, y_predict2, y_predict3]
)
print(f'ndcg = {ndcg}')
3个排序会产生3个NDCG，最后结果为所有NDCG的平均值，作为这么多请求的总NDCG返回。
还要注意每个排序请求list里面元素的数量要一样，不然ndcg_score函数会报错。
参考
- Scikit-learn官方文档 （讲得没本文详细）
