Suponha que você deseja avaliar o seu novo método de recomendação X. Para isso, você selecionou uma base de dados de filmes e deseja avaliar a acurácia, precision, e recall do seu modelo ao recomendar alguns filmes para Alice. A base de dados possui 1.000 filmes (F1, F2, …, F1000) e Alice já assistiu 50 deles. Para seu experimento, você dividiu a base em treino (80%) e teste (20%), de forma que Alice possui agora 40 filmes no treino e 10 no teste. Os filmes do teste são considerados por você como os relevantes para Alice. Abaixo você tem a lista dos filmes no conjunto de teste de Alice, os filmes que são relevantes para ela e também a recomendação que o seu sistema gerou. Assinale a alternativa que representa os valores corretos de acurácia relativa (hit rate), precisão e revocação do seu método.
Conjunto de Teste: F10, F20, F28, F32, F35, F47, F54, F67, F84, F91
Revelantes: F10, F28, F32, F35, F47, F54, F67, F91
Recomendação: F32, F47, F51, F71, F84
Grupo de escolhas da pergunta
Acurácia = 0.6 ; Precision = 0.25 ; Recall = 0.4
Acurácia = 0.3 ; Precision = 0.4 ; Recall = 0.4
Acurácia = 0.6 ; Precision = 0.4 ; Recall = 0.25
Acurácia = 0.3 ; Precision = 0.25 ; Recall = 0.4
