不同的評(píng)估方法存在不同的優(yōu)缺點(diǎn)，所以在進(jìn)行推薦評(píng)估時(shí)，要詳細(xì)了解其指標(biāo)，選擇合適的評(píng)估方法。本篇文章將分享推薦系統(tǒng)離線(xiàn)評(píng)估方法，幫助策略產(chǎn)品經(jīng)理高效地完成工作。希望能對(duì)你有所幫助。

今天想就所有策略產(chǎn)品比較關(guān)注的推薦系統(tǒng)評(píng)估方法展開(kāi)系列文章介紹，給大家從頭到尾講清楚推薦系統(tǒng)的評(píng)估度量衡，同時(shí)也是幫助大家明確作為策略如何基于不同的場(chǎng)景確認(rèn)優(yōu)化的標(biāo)的方向。

本系列將基于離線(xiàn)評(píng)估、Replay方法、interleaving方法以及線(xiàn)上AB測(cè)試的視角來(lái)給大家從頭到尾講清楚策略產(chǎn)品對(duì)于推薦系統(tǒng)評(píng)估體系的搭建，各種評(píng)估方式的優(yōu)缺點(diǎn)及其應(yīng)用場(chǎng)景，讓每一位策略產(chǎn)品對(duì)于評(píng)估效果的選擇了然于心；歡迎大家對(duì)于本文進(jìn)行討論。

一、推薦系統(tǒng)的評(píng)估體系

核心要點(diǎn)：一個(gè)成熟的推薦系統(tǒng)評(píng)估體系應(yīng)該綜合考慮評(píng)估的效率和正確性，利用較少的資源位，快速篩選出效果更好的模型。

對(duì)于一個(gè)公司來(lái)說(shuō)，最公正和合理的評(píng)估方法及時(shí)進(jìn)行線(xiàn)上測(cè)試，評(píng)估模型是否能夠更好達(dá)成公司或者團(tuán)隊(duì)的商業(yè)目標(biāo)。

但是光使用線(xiàn)上A/B的測(cè)試方法要占用寶貴且有限的線(xiàn)上流量字眼，并且可能會(huì)對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)造成傷害。

所以，正是由于線(xiàn)上測(cè)試的種種限制，“離線(xiàn)測(cè)試”才成了策略產(chǎn)品退而其其次的選擇。離線(xiàn)測(cè)試可以利用近乎無(wú)限的計(jì)算資源，快速得到評(píng)估結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)模型的快速迭代化。

所以，并不是一種單一的評(píng)估體系即可滿(mǎn)足所有的評(píng)價(jià)場(chǎng)景和標(biāo)準(zhǔn)，作為策略產(chǎn)品，應(yīng)該深刻的知曉和運(yùn)用每一種評(píng)估方法去做到評(píng)測(cè)效率和正確性的平衡。

1. 推薦系統(tǒng)評(píng)估體系概述

從上圖可以看出，在線(xiàn)上A/B測(cè)試（最接近線(xiàn)上真實(shí)環(huán)境）和傳統(tǒng)的離線(xiàn)評(píng)估（評(píng)測(cè)的效率最高）之間，還有Replay和Interleaving等測(cè)試方法。

• Replay方法是用來(lái)最大程度在離線(xiàn)狀態(tài)下模擬線(xiàn)上環(huán)境的過(guò)程。
• Interleaving方法則可以建立快速的線(xiàn)上測(cè)試環(huán)境。

這種多層級(jí)的評(píng)估測(cè)試方法共同構(gòu)成了完整的推薦系統(tǒng)評(píng)估體系，做到評(píng)測(cè)實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率和線(xiàn)上真實(shí)性反饋的平衡。

2. 應(yīng)用場(chǎng)景

1）評(píng)估效率適用場(chǎng)景

可以看的出來(lái)離線(xiàn)評(píng)估需要快速驗(yàn)證模型的思想和提升效率，因此存在更多篩選的模型和驗(yàn)證改正思想的時(shí)候。

由于數(shù)量巨大，“評(píng)估效率”就成為了最為關(guān)鍵的考慮因素，線(xiàn)上反饋的“真實(shí)性”就沒(méi)有那么苛刻和高要求，這時(shí)候就應(yīng)該選擇效率更高的離線(xiàn)評(píng)估法則。

2）線(xiàn)上真實(shí)性反饋適用場(chǎng)景

候選模型被一層層篩選出來(lái)之后，接近正式上線(xiàn)接單，評(píng)估方法對(duì)于是否能夠真實(shí)反饋線(xiàn)上環(huán)境更加重要。

在模型正式上線(xiàn)前就需要做最接近真實(shí)產(chǎn)品體驗(yàn)的A/B測(cè)試做模型評(píng)估，產(chǎn)生最具說(shuō)服力的——業(yè)務(wù)商業(yè)指標(biāo)，才能進(jìn)行模型上線(xiàn)，完成模型迭代優(yōu)化過(guò)程。

二、離線(xiàn)評(píng)估的方法

• 定位：在推薦系統(tǒng)評(píng)估當(dāng)中，離線(xiàn)評(píng)估往往被當(dāng)做是最常用也是最基本的評(píng)估方法。其核心是指在模型部署在線(xiàn)上環(huán)境之前，在離線(xiàn)的環(huán)境進(jìn)行評(píng)估。
• 優(yōu)點(diǎn)：1）由于不用部署到生產(chǎn)環(huán)境當(dāng)中，離線(xiàn)評(píng)估就沒(méi)有線(xiàn)上部署的工程風(fēng)險(xiǎn)，也不用浪費(fèi)線(xiàn)上流量的資源；2）測(cè)試時(shí)間短、同時(shí)可以進(jìn)行多種并行測(cè)試，能夠利用豐富線(xiàn)下資源等優(yōu)點(diǎn)。
• 能力要求：對(duì)于策略產(chǎn)品充分掌握離線(xiàn)評(píng)估的要點(diǎn)，需要掌握兩個(gè)方面的知識(shí)：一是離線(xiàn)評(píng)估的方法有哪些；二是離線(xiàn)評(píng)估的指標(biāo)有哪些。

離線(xiàn)評(píng)估的基本原理大家比較熟悉，主要是在離線(xiàn)環(huán)境當(dāng)中，講數(shù)據(jù)集分為“訓(xùn)練集”和“測(cè)試集”，用“訓(xùn)練集”來(lái)訓(xùn)練模型，用“測(cè)試集”來(lái)評(píng)估模型。

根據(jù)數(shù)據(jù)集劃分方式不同，離線(xiàn)評(píng)估的方法可以分為Hold out檢驗(yàn)、交叉檢驗(yàn)和自助法。

1. Hold-out留出法

Holdout檢驗(yàn)是基礎(chǔ)的離線(xiàn)評(píng)估方法，其將原始的樣本集合隨機(jī)劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。

對(duì)于一個(gè)推薦模型來(lái)說(shuō)，可以把樣本按照90%-10%的比例隨機(jī)劃分成兩個(gè)部分，90%用來(lái)做模型的訓(xùn)練集，10%用來(lái)做模型的評(píng)估測(cè)試集。

Holdout檢驗(yàn)的方法會(huì)存在一定的缺點(diǎn)，也就是在驗(yàn)證集上計(jì)算出的評(píng)估指標(biāo)與訓(xùn)練集和測(cè)試集的劃分有直接的干系，如果進(jìn)行少量的Holdout檢驗(yàn)，則得到的結(jié)論會(huì)存在比較大的隨機(jī)性。

所以，為了消除隨機(jī)性影響，“交叉檢驗(yàn)”法被提出。

2. 交叉檢驗(yàn)法

1）K-fold交叉驗(yàn)證法

把全部樣本劃分成K個(gè)大小相等的樣本子集（K取決于樣本集合總數(shù)，一般行業(yè)實(shí)驗(yàn)取10），依次遍歷K個(gè)子集，每次會(huì)把當(dāng)前的子集作為驗(yàn)證集，其余所有子集當(dāng)做是訓(xùn)練集，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和評(píng)估。

最后把K次評(píng)估的指標(biāo)的平均值作為最終的評(píng)估指標(biāo)，這個(gè)在之前機(jī)器學(xué)習(xí)的章節(jié)有提到過(guò)。

2）留一驗(yàn)證法

和K-fold交叉驗(yàn)證的思想比較類(lèi)似，每次就留1個(gè)樣本作為驗(yàn)證集，其余所有樣本作為測(cè)試集。

樣本總數(shù)n，依次遍歷n個(gè)樣本，進(jìn)行n次驗(yàn)證，再將評(píng)估的指標(biāo)進(jìn)行平均求得最終指標(biāo)。缺點(diǎn)就是樣本多的情況下，驗(yàn)證的計(jì)算和時(shí)間成本很大。

事實(shí)上，留1驗(yàn)證是留p驗(yàn)證的一種特例。留p驗(yàn)證就是指代n個(gè)樣本集合中每次留p個(gè)樣本來(lái)做驗(yàn)證集。

3. 自助法Bootstrap

前面提到的關(guān)于Hold-out留存法，或者是交叉檢驗(yàn)法都需要?jiǎng)澐譁y(cè)試集和訓(xùn)練集進(jìn)行模型評(píng)估。然而當(dāng)樣本規(guī)模比較小的時(shí)候，劃分驗(yàn)證集會(huì)進(jìn)一步讓訓(xùn)練集減小，最終影響模型訓(xùn)練的效果。

所以誕生了自助法（Bootstrap）自助采樣的檢驗(yàn)方法：對(duì)于總數(shù)是n的樣本集合來(lái)進(jìn)行n次有放回的隨機(jī)抽樣，得到大小為n的訓(xùn)練集。

在n次采樣的過(guò)程中，有的樣本被重復(fù)采樣，有的樣本沒(méi)有被抽樣過(guò)，把這些沒(méi)有被抽樣的樣本作為驗(yàn)證集合進(jìn)行模型驗(yàn)證，這就是自助法驗(yàn)證過(guò)程。

三、離線(xiàn)評(píng)估的指標(biāo)

要客觀評(píng)估一個(gè)推薦模型的好壞，那么就需要有一個(gè)客觀的度量衡指標(biāo)來(lái)進(jìn)行評(píng)估，并且需要多個(gè)角度的指標(biāo)來(lái)評(píng)估推薦系統(tǒng)，從不同的視角來(lái)得到多個(gè)維度的結(jié)論。

以下是推薦系統(tǒng)在離線(xiàn)評(píng)估當(dāng)中使用的比較多的指標(biāo)，其實(shí)在之前介紹推薦系統(tǒng)排序模塊的時(shí)候就有給大家概述性介紹，從混淆矩陣的視角出發(fā)說(shuō)明準(zhǔn)確率(Accuracy)、召回率(recall)和精確率(Precision)，這里我們?cè)僭敿?xì)介紹一下。

混淆矩陣說(shuō)明

我們通過(guò)舉例的方式讓大家更加容易理解，首先，我們來(lái)理解混線(xiàn)矩陣當(dāng)中的幾個(gè)概念，用推薦系統(tǒng)舉例方便大家理解。

• TP（True Positive）在混淆矩陣中的意思就是模型預(yù)測(cè)item被點(diǎn)擊并且實(shí)際也被點(diǎn)擊。
• FN（False Negetive）在混淆矩陣中的意思就是模型預(yù)測(cè)item不會(huì)被點(diǎn)擊但是實(shí)際被點(diǎn)擊。
• FP（False Positive）在混淆矩陣中的意思就是模型預(yù)測(cè)item會(huì)被點(diǎn)擊但是實(shí)際不被點(diǎn)擊。
• TN（True Negtive）在混淆矩陣的位置就是預(yù)測(cè)不被點(diǎn)擊實(shí)際也是曝光未點(diǎn)擊的結(jié)果。

1. 準(zhǔn)確率（Accuracy）

準(zhǔn)確率代表分類(lèi)正確的樣本占據(jù)總樣本的個(gè)數(shù)比例，也就是：

其中分母代表總樣本數(shù)量，分子代表的是無(wú)論是預(yù)測(cè)會(huì)被點(diǎn)擊還是不被點(diǎn)擊，預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果保持一致的的樣本數(shù)量。

準(zhǔn)確率是分類(lèi)任務(wù)當(dāng)中比較直觀的評(píng)價(jià)指標(biāo)，雖然有比較強(qiáng)的可解釋性，但是也存在明顯缺陷。就是當(dāng)不同分類(lèi)的樣本不均勻的時(shí)候，占比大的類(lèi)別往往就成為了影響預(yù)估準(zhǔn)確率的主要因素。

如果負(fù)樣本占比是99%（即100個(gè)曝光后的樣本都是未點(diǎn)擊），那么把所有的樣本去預(yù)測(cè)成負(fù)樣本都可以獲得99%的準(zhǔn)確率。

如果把推薦問(wèn)題當(dāng)做是一個(gè)點(diǎn)擊率預(yù)估方式的分類(lèi)問(wèn)題，在選定閾值進(jìn)行正負(fù)樣本區(qū)分的前提下，可以用準(zhǔn)確率評(píng)估推薦模型。

而在實(shí)際場(chǎng)景當(dāng)中更多是利用推薦模型得到一個(gè)推薦序列，因此更多用精確率和召回率指標(biāo)來(lái)衡量好壞。

2. 召回率（Recall）與精確率（Precision）

召回率代表分類(lèi)正確的正樣本數(shù)占比所有真正的正樣本數(shù)的比例，也就是：

考察的是推薦系統(tǒng)模型當(dāng)中在做分類(lèi)任務(wù)時(shí)候把所有實(shí)際為正樣本預(yù)測(cè)成正樣本的能力，更多考察的就是對(duì)正樣本的覆蓋情況。

精確率是分類(lèi)正確的正樣本數(shù)量占比分類(lèi)器判定成正樣本的樣本個(gè)數(shù)比例，也就是：

代表著推薦系統(tǒng)模型在做分類(lèi)任務(wù)中分類(lèi)預(yù)測(cè)正向樣本的精準(zhǔn)程度。

精確率和召回率是矛盾統(tǒng)一的兩個(gè)指標(biāo)：即為了提高精確率，分類(lèi)器需要盡量在“更優(yōu)把握的時(shí)候”才把預(yù)測(cè)樣本預(yù)測(cè)為正樣本，但是往往會(huì)因?yàn)檫^(guò)于保守的預(yù)估而漏掉很多“沒(méi)有把握”的正樣本，導(dǎo)致召回率變低。

所以為了綜合的反映精確率和召回率的結(jié)果，可以采用F1-score，F(xiàn)1-score代表的是精確率和準(zhǔn)確率的調(diào)和平均值。

其定義如下所示：

3. 均方根誤差 RMSE & 絕對(duì)百分比誤差 MAPE

均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）經(jīng)常被用來(lái)衡量回歸模型的好壞。

使用點(diǎn)擊率預(yù)估模型構(gòu)建推薦系統(tǒng)的時(shí)候，推薦系統(tǒng)預(yù)測(cè)的其實(shí)是樣本為正樣本的概率，就可以用RMSE來(lái)評(píng)估。

定義如下：

其中yi表示第i個(gè)樣本點(diǎn)的真實(shí)值，而括號(hào)內(nèi)的后者代表的是第i個(gè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值，n表示的是樣本點(diǎn)的個(gè)數(shù)。一般情況下RMSE能夠很友好的反映出預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的偏離程度。

但是也存在一個(gè)明顯的缺點(diǎn)，就是如果個(gè)別點(diǎn)的偏離程度非常大（俗稱(chēng)離群點(diǎn)），即使離群點(diǎn)非常的少，也會(huì)使得RMSE指標(biāo)變得比較差。

所以為了解決這個(gè)問(wèn)題，提出了魯棒性更強(qiáng)的平均絕對(duì)百分比誤差MAPE（Mean Absolute Percent Mape）。

MAPE的定義公式如下所示：

相比較RMSE，MAPE把每個(gè)點(diǎn)的誤差做了歸一化處理，降低了個(gè)別的離群點(diǎn)帶來(lái)的絕對(duì)誤差影響。

4. 對(duì)數(shù)損失函數(shù)LogLoss

對(duì)數(shù)損失函數(shù)LogLoss也經(jīng)常在二分類(lèi)問(wèn)題用于離線(xiàn)評(píng)估使用的指數(shù)，LogLoss定義如下：

其中，yi為輸入實(shí)例xi的真實(shí)類(lèi)別，pi為預(yù)測(cè)輸入實(shí)例xi是正樣本的概率，N為樣本總數(shù)。

其實(shí)LogLoss就是邏輯回歸的損失函數(shù)，大量深度學(xué)習(xí)模型的輸出層正是邏輯回歸或者是softmax，因此采用LogLoss作為評(píng)估指標(biāo)可以非常直觀的反映模型的損失函數(shù)變化。

非常適用于觀察模型收斂情況的評(píng)估指標(biāo)。

四、關(guān)于離線(xiàn)評(píng)估方法與指標(biāo)介紹

本篇主要是針對(duì)日常策略產(chǎn)品工作中推薦系統(tǒng)離線(xiàn)的常用評(píng)估方法和評(píng)估指標(biāo)做了詳盡的介紹。

離線(xiàn)評(píng)估是推薦系統(tǒng)評(píng)估效率最快的一種方式，但是其缺點(diǎn)也較為明顯，即無(wú)法準(zhǔn)確的反饋模型策略變更對(duì)于線(xiàn)上產(chǎn)生的影響效果，以及和業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合的指標(biāo)效果體現(xiàn)，這些都是離線(xiàn)評(píng)估方法的缺點(diǎn)。

但同時(shí)線(xiàn)上評(píng)估方法會(huì)存在諸多評(píng)估效率的問(wèn)題。因此推薦系統(tǒng)策略產(chǎn)品需要明曉什么場(chǎng)景下應(yīng)當(dāng)選擇使用什么類(lèi)型的評(píng)估方法，來(lái)達(dá)到準(zhǔn)確真實(shí)性和效率的平衡。

關(guān)于離線(xiàn)評(píng)估方法和對(duì)應(yīng)的指標(biāo)文章也介紹了對(duì)應(yīng)的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)，復(fù)雜的推薦系統(tǒng)需要綜合不同的指標(biāo)來(lái)進(jìn)行全貌了解。

希望本篇文章能夠給大家引入對(duì)于推薦系統(tǒng)評(píng)估的方法論建議，有幫助還辛苦大家點(diǎn)贊、評(píng)論以及收藏三連。