不同的机器学习算法得到的模型，评估指标是不一样的，对于推荐算法来说，常用的评估指标是RMSE(均方根误差)，MSE(均方误差)，这两个误差结果肯定是越小越好，越小代表我们的推荐模型比较优秀，能够达到预期的推荐效果
假设：
- 预测值：yˆ = { y1ˆ,y2ˆ,...,ynˆ }
- 真实值：y = { y1,y2,...,yn }
前提理解，比如电影推荐算法中，有用户对的真实评分、机器学习预测评分，如下表
class="table-box">| 用户 |
真实评分 |
预测评分 |
|---|---|---|
| 用户A |
真实评分1 |
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