小编Jam*_*LAM的帖子

我对计算AUC（曲线下的面积）以评估推荐系统结果感到困惑。

如果我们有交叉验证数据，例如（用户，产品，等级）。如何为每个用户选择正样本和负样本来计算AUC？

选择在数据集中为每个用户出现的产品作为正样本，而在数据集中没有出现其余的作为负样本，是否很好？我认为这种方法无法找出那些“真实”的负样本，因为用户有机会喜欢这些在负样本中的产品。