【历史文档】高阶技巧-如何画StockRanker模型的NDCG曲线
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导语
在使用StockRanker模型训练后会看到输出的结果中有一个NDCG的输出结果，但是内容为空，本文将介绍如何来画NDCG曲线。
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什么是NDCG
NDCG的全称是：Normalized Discounted Cumulative Gain(归一化折损累计增益)，这个指标通常是用来衡量和评价搜索结果算法，其有两个思想：
1、高关联度的结果比一般关联度的结果更影响最终的指标得分；
2、有高关联度的结果出现在更靠前的位置的时候，指标会越高；
对于NDCG更详细的介绍大家可以在网上搜索。
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如何画NDCG
数据集
机器学习中，一般会遇到三类数据集：
训练集 (Training Set)，用于训练模型 验证集 (Validation Set)，从训练集学习的模型效果仅体现了训练数据，但不一定适合同类的其他数据，所以很多时候会在建模前会将数据分成两部分，一部分用作训练，一部分用作验证。验证可以用于模型参与调优、模型选择，有时候也称为 开发集。 测试集 (Test Set)，用于对最终模型进行无偏评估的数据集，用作最后模型测试
训练曲线
学习曲线 （或 训练曲线 ）显示训练过程中的效果，随着数据或者迭代等的变化，模型效果的变化情况。它可以发现机器学习模型从添加更多训练数据或者迭代中受益多少。学习曲线的x轴是训练样本数或用于训练模型的迭代数，y轴表示效果。
x轴：迭代次数（数的棵树）
y轴：训练的NDCG
曲线：NDCG@n，表示前n个结果的NDCG
如下视频详细介绍了如果通过训练集和验证集来画NDCG训练曲线
/wiki/static/upload/35/35388e70-72dc-48bb-b288-83b9a5c5ce10.mp4
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