01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
nDCG@10は、予測スコアで並べた上位10件の関連度を評価します。順位が下がるほど関連度の寄与を対数で割り引いたDCGを計算し、理想的な並び順のDCGで割って正規化します。通常は1に近いほど理想的な順位に近く、段階的な関連度を扱えるため、検索や推薦の比較に利用できます。ただし、評価結果は正解として与える関連度と計算条件に依存します。また、上位10件より下の順位や、応答速度など順位以外の品質は表しません。負の関連度を使用すると0〜1の範囲外になる場合があります。
02 / IN PRACTICE
nDCG@10の活用例
たとえば、こんな場面で
文書検索モデルを比較する際、同じ検索課題と関連度データを使って各モデルのnDCG@10を算出し、関連性の高い文書を上位に配置できているかを確認する用途が考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
値を比較する前に、関連度の付け方、対象クエリ、同点スコアの扱い、平均方法が同一かを確認します。nDCG@10だけでシステム全体の品質を判断しないことも重要です。
参考資料
ndcg_score （新しいタブで開きます）Evaluation Metrics for Search and Recommendation Systems | Weaviate （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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