《表5 各实验的交叉验证AUC值》
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《隐式反馈场景下的LFM-XGB-LR融合推荐算法》
同时,为排除测试集的时间干扰因素,采取k折交叉验证(K-fold Cross Validation)的方式,取k=8,分别将八组样本作为测试集,其余作为训练集,以AUC为评价指标,得到的结果如表5所示。可以看到各个实验的AUC指标虽随时间有所波动,但本文的融合模型在各组实验上均有稳定提升。
图表编号 | XD00134375200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.01 |
作者 | 程晓娜、孙志锋 |
绘制单位 | 浙江大学电气工程学院、浙江大学电气工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |