1. Precision & Recall & F-Score

Precision - 查準率；準確率

Recall - 查全率；召回率

查全率與查準率互相影響，最理想的是二值都高. 但一般情況下是，{查全率高，查準率低}，{查全率低，查全率高}.

保證查全率的情況下，提升查準率——搜尋任務等；

保證查準率的情況下，提升查全率——疾病監控、反垃圾郵件、地震檢測、金融欺詐等；

F-Score - 對於查全率與查準率都具有較高要求

調節 β 值可以控制 Precision 和 Recall 的權重， β<1，查準率更重要；β>1，查全率更重要.

β=1 時，稱為 F1-score 或 F1.

注：分類問題中的 準確率(accuracy) = 正確分類的樣本 / 數樣本總數

2. AP & mAP

影象檢索精度(average precision, AP)

影象平均檢索精度(mean average precision, mAP)

假設影象庫中與待查詢圖片相似的圖片數為 N,

第一次查詢，返回 N1 張圖片

第一次查詢的檢索精度 AP1=(n1/1+n2/2+n3/3+…+nk/k1)/k1
第二次查詢，返回N2 張圖片

第二次查詢的檢索精度 AP2=(t1/1+t2/2+t3/3+…+tk/k2)/k2
平均查詢精度 mAP=(AP1+AP2)/2
一個很好的圖片概括：