视觉显著性检测——PR曲线

         最近在做关于视觉显著性相关的算法，视觉显著性检测的算法跟大多数依靠准确率（Precision）去衡量算法（例如人脸识别，是否识别正确）优劣有一些区别，它依靠的是PR曲线去判断哪个算法更胜一筹。因为我做完显著性检测算法想要对这个算法进行对比的时候也查到了很多相关P-R曲线的代码，但似乎都不太能运行（可能很大程度上是因为我对它们输入变量和一些matlab的高级功能不了解），并且考虑到PR曲线的原理还是很容易实现的，所以自己动手写了一版我认为蛮简洁易懂的，希望有缘人能搜到也能用的方便。

       PR曲线即查准率（Precision）与查全率（Recall），以查全率为坐标x轴，查准率为坐标y轴，从而画出了一条曲线。

        P-R图直观地显示出学习器在样本总体上的查全率和查准率。在进行比较时，若一个学习器的P-R曲线完全被另一个学习器的曲线完全“包住”，则我们就可以断言后者的性能优于前者。