[[2023__KDD__Interdependent Causal Networks for Root Cause Localization|REASON]]、[[2022__ICSE-SEIP__MicroHECL - High-Efficient Root Cause Localization in Large-Scale Microservice Systems|MicroHECL]]、[[2020__IWQoS__Localizing Failure Root Causes in a Microservice through Causality Inference|MicroCause]]で採用されている平均互恵順位。 > モデルのランキング能力を測定するものである。MRRの値が大きいほど、根本原因の予測位置が先行することになるため、オペレータはより簡単に本当の根本原因を見つけることができ ます。MRRは次のように定義される。 $MRR = \frac{1}{\mathcal{A}}\sum_{a\in \mathcal{A}}\frac{1}{rank_{R_a}}$ $rank_{R_a}$はシステム障害$a$の最初の正しく予測された根本原因のランク番号