在Spark中，推薦算法的效果評估主要通過多種指標來進行，其中包括均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、K值平均準確率（MAPK）等。以下是對這些評估指標的詳細介紹：
均方誤差（MSE）和均方根誤差（RMSE）
- 定義：MSE是實際值與預測值之差的平方的平均值，而RMSE是MSE的平方根，用于衡量預測的準確性。
- 計算公式：MSE = (1/n) * Σ(yi - ?i)^2，RMSE = sqrt(MSE)。
- 評估方法：通過比較模型預測的評分和用戶實際評分，計算MSE和RMSE來評估推薦效果。
K值平均準確率（MAPK）
- 定義：MAPK是指在信息檢索中，針對每個查詢返回的前K個文檔的平均相關性得分。
- 評估方法：如果推薦列表中的項目與用戶實際喜歡的項目相關性更高，則模型表現更好。MAPK值越高，表示推薦系統的準確性越高。
其他評估指標
- 準確率（Precision）：預測正確的推薦項占所有推薦項的比例。
- 召回率（Recall）：預測正確的推薦項占所有實際感興趣的項目比例。
- F1分數：Precision和Recall的調和平均值，用于綜合評價模型性能。
通過上述評估指標，可以對Spark推薦算法的效果進行全面的評價，從而不斷優化模型，提高推薦質量。
