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mAP,召回率(Recall),精確率(Precision)

如果一個學習器的P-R曲線被另一個學習器的P-R曲線完全包住,則可斷言後者的效能優於前者,例如上面的A和B優於學習器C,但是A和B的效能無法直接判斷,但我們往往仍希望把學習器A和學習器B進行一個比較,我們可以根據曲線下方的面積大小來進行比較,但更常用的是平衡點或者是F1值。平衡點(BEP)是查準率=查全率時的取值,如果這個值較大,則說明學習器的效能較好。而F1 = 2 * P * R /( P + R ),同樣,F1值越大,我們可以認為該學習器的效能較好。