样本数量共100个,内含标签为1的样本共60个, 检索后模型查到50个,其中需要的样本5个
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P(Percision查准率,准确率) = 5/50 = 10%
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R(Recall召回率) = 5/60 = 8.33%
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下面看AP:
画出PR曲线,每个点(验证集)的面积代表AP值,面积越大模型越好,加上m(mean)即所有点的平均面积。

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mAP =
QR指验证集个数。
参考https://blog.youkuaiyun.com/u013249853/article/details/96132766
本文探讨了在信息检索和机器学习中精确率与召回率的概念,通过具体案例阐述了如何计算这两个指标,并介绍了平均精确率(AP)的计算方法及其在评估模型性能中的作用。
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