准确率、精确率、召回率、F-measure值、Map

木禾DING

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分类专栏：人工智能文章标签：准确率召回率 F1

于 2019-05-01 21:26:31 首次发布

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准确率、精确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先：

TP-将正类预测为正类

FN-将正类预测为负类

FP-将负类预测为正类

TN-将负类预测为负类

准确率（Accuracy）：

准确度：正例和负例中预测正确数量占总数量的比例，用公式表示：

$ACC=\frac{TP+TN}{TP+FP+FN+TN}$

精确率（precision）：

$\large P=\frac{TP}{TP+FP}$

也叫作查准率。即正确预测为正的占全部预测为正的比例。个人理解：真正正确的占所有预测为正的比例，就是你以为的正样本,到底猜对了多少.。

召回率（recall）：

$\large R=\frac{TP}{TP+FN}$

也叫作查全率。即正确预测为正的占全部实际为正的比例。个人理解：真正正确的占所有实际为正的比例，就是真正的正样本,到底找出了多少.。

F-Measure是Precision和Recall加权调和平均：

$\dpi{150} \large F=\frac{(1+\beta ^2)P \cdot R}{\beta ^2 \cdot P+R}$

当 $\large \beta =1$ 的时候，则称为 F1。

F1值为算数平均数除以几何平均数，且越大越好，将Precision和Recall的上述公式带入会发现，当F1值小时，True Positive相对增加，而false相对减少，即Precision和Recall都相对增加，即F1对Precision和Recall都进行了加权。

$\large F_1=\frac{2PR}{P+R}$

在目标检测算法中，当一个检测结果(detection)被认为是True Positive时，需要同时满足下面三个条件：

1，Confidence Score > Confidence Threshold

2，预测类别匹配(match)真实值(Ground truth)的类别

3，预测边界框(Bounding box)的IoU大于设定阈值，如0.5

不满足条件2或条件3，则认为是False Positive。

TP (True Positive)：一个正确的检测，检测的IOU ≥ threshold。即预测的边界框(bounding box)中分类正确且边界框坐标正确的数量。

FP (False Positive)：一个错误的检测，检测的IOU < threshold。即预测的边界框中分类错误或者边界框坐标不达标的数量，即预测出的所有边界框中除去预测正确的边界框，剩下的边界框的数量。

FN (False Negative)：一个没有被检测出来的ground truth。所有没有预测到的边界框的数量，即正确的边界框(ground truth)中除去被预测正确的边界框，剩下的边界框的数量。

Precision (准确率 / 精确率/ 查准率)：准确率是模型只找到相关目标的能力，等于TP/(TP+FP)。即模型给出的所有预测结果中命中真实目标的比例。

Recall (召回率、查全率)：，召回率是模型找到所有相关目标的能力，等于TP/(TP+FN)。即模型给出的预测结果最多能覆盖多少真实目标。

Precision 分子：目标检测预测出来正确的框，分母：目标检测预测出所有的框

Recall 分子：目标检测预测出来正确的框，分母就是真实目标的框

Map(Mean Average Precision,平均准确率）

在目标检测任务中，AP（Average Precision，平均精度）是一个重要的评估指标，它综合了Precision（精确率）和Recall（召回率），用于评估模型在不同置信度阈值下的性能。AP值的计算过程如下：

1. 准备数据

预测结果：模型对测试集中的每个图像进行预测，输出每个检测框的类别、置信度分数和边界框坐标。
真实标签：每个图像的真实标注，包括每个物体的类别和边界框坐标。

2. 计算IoU

IoU（Intersection over Union，交并比）：用于评估预测框和真实框的重合程度。计算公式为：

设定IoU阈值：通常设定一个IoU阈值（如0.5），如果预测框与真实框的IoU大于或等于这个阈值，则认为该预测是正确的（True Positive，TP），否则是错误的（False Positive，FP）。

3. 排序预测结果

按置信度排序：将所有预测结果按照置信度分数从高到低排序。

4. 计算Precision和Recall

初始化计数器：TP（真正例数）、FP（假正例数）和FN（假反例数）。
遍历排序后的预测结果：
- 对于每个预测结果，检查其是否为TP或FP。
- 更新TP和FP计数器。
- 计算当前的Precision和Recall，如上图所示

- 将每个置信度阈值下的Precision和Recall记录下来。

5. 绘制PR曲线

PR曲线：以Recall为横轴，Precision为纵轴，绘制PR曲线。

6. 计算AP

AP的计算方法：AP值是PR曲线下的面积。常见的计算方法有两种：
- 11点插值法：在Recall为0, 0.1, 0.2, ..., 1.0的11个点上，计算每个点对应的最高Precision值，然后取这些值的平均。

所有点插值法：在所有Recall值上，计算每个点对应的最高Precision值，然后对这些值进行积分。

其中 $R_i$ 是是Recall的值， $P(r')$ 是是在Recall为 $r'$ 时的Precision值。

7. 计算mAP

mAP（Mean Average Precision）：对于多类别目标检测任务，计算每个类别的AP值，然后取所有类别的平均值。
其中，N 是类别的总数， $AP_i$ 是第 i 个类别的AP值。

总结

AP值通过综合Precision和Recall，提供了对模型在不同置信度阈值下性能的全面评估。mAP则是多类别目标检测任务中常用的综合评估指标，能够反映模型在各个类别上的整体性能。

【参考文献】

准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记_京局京段蓝白猪的博客-CSDN博客_精确度和召回率

准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、AUC、ROC的理解_千寻～的博客-CSDN博客_准确率

https://www.jianshu.com/p/fd9b1e89f983

目标检测中mAP的计算方法 - 知乎