准确率precison与正确率accuracy区别

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转载 最新推荐文章于 2026-06-16 13:13:56 发布 366 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
一文讲清楚目标检测中mAP、AP、precison、recall、accuracy、TP、FP、FN、TN 其中，BB表示BoundingBox，GT=1表示GT与预测的BoundingBox的IoU>=IoU_th，BoundingBox序号相同代表所对应的GT是同一个。但在工程应用中，物体是否被正确检测到，还是需要具体的confidence_th和IoU_th，工程上更关心在固定的confidence_th和IoU_th下的准确率。注意，FN是从Ground Truth中取，就是如果有n个类似这种的confidence 阅读详情

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f1 score 代码_多分类模型Accuracy, Precision, Recall和F1-score的超级无敌深入探讨 前言众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy, Precision, Recall和F1-score，而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义吗？在具体场景（如不均衡多分类）中到底应该以哪种指标为主要参考呢？多分类模型和二分类模型的评价指标有啥区别？多分类问题中，为什么Accuracy = micro precision = micro reca... 阅读详情

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Accuracy、ErrorRate、Presion、Recall、AP、mAP、F1 score、F1 MACRO的理解 Accuracy（精度）和Error Rate（错误率） 是分类模型中最常见的两种性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。 对于分类模型 f 和大小为 n测试集 D，Accuracy的定义为： Accuracy(f;D)=1n∑i=1n(f(xi)=labeli) Accuracy(f;D)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(f(x_i)=label_i)

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Accuracy = (90 + 180) / (90 + 180 + 10 + 20) = 270 / 300 = 0.9 或 90%FN (False Negative)：假负例，即实际为正类但被模型错误预测为负类的样本数。FN (False Negative)：假负例，即实际为正类但被模型错误预测为负类的样本数。TP (True Positive)：真正例，即实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数。TP (True Positive)：真正例，即实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数。

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mAP概念

Precision和Recall precison表示：所有被判断为正类中，真正为正类的比例，注重质量 Recall表示：所有真正的正类中，被判断为正类的比例，注重数量 AP AP是指每一个类计算出的percision和Recall构成的P-R曲线中曲线下的面积的值 mAP 所有类别的平均AP值 如何得到 对于每一个类l 对所有的BB，计算BB所在的位置与其最对应的GroundTruth的IOU值，，记为MaxIOU，此时再设置一个门限threshold，一般设置为0.5。 当MaxIOU<thr

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