机器学习指标(Precision、Recall、mAP、F1 Score等)

以下文章摘录自：

《机器学习观止——核心原理与实践》

京东： https://item.jd.com/13166960.html

当当：http://product.dangdang.com/29218274.html

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1.1        Precision、recall和mAP (mean  Average  Precision)

计算机领域有很多评估识别结果精度的方式，mAP就是其中应用非常广泛的一种。它的计算过程并不复杂，引用Wikipedia上的描述：

“Mean average precision for a set of queries is the mean of the average precision scores for each query.”

对应的公式是：

其中Q是指查询的次数。

Wiki上的释义虽然是针对信息检索提出来的，但同样可以被机器学习领域用于评估预测精度。在mAP公式中，涉及到了AveP(q)的计算过程。而如果要理解后者，首先得先明白3个指标：Accuracy、Recall和Precision。

 

不论是针对哪种场景，二分类模型的检测结果都有如下4种可能性：

l  True Positive (TP)

预测值为1，实际值也为1，检测正确

l  False Positive (FP)

预测值为1，但实际值为0，检测错误

l  True Negative (TN)

预测值为0，实际值也为0，检测正确

l  False Negative (FN)

预测值为0，实际值为1，检测错误

 

Accuracy和Precision都很好理解，它们指的是：

Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

Precision = TP / (TP + FP)

 

但是仅有这两个指标是不够的。举个实际的例子大家就很好理解了：我们知道“导弹攻击信号”有可能是真实的，也可能是模拟出来的。现在假设100次中真正的导弹攻击事件是3次，同时某导弹攻击防御器成功检测出了其中的两次。那么可以得出：

TP=2

TN=97

FP=0

FN=1

 

所以Accuracy = 99%, 而Precision = 2/2 = 100%。可见光从这两个值来看，这个导弹防御器的表现似乎已经非常不错了。但事实真的如此吗？毋庸置疑导弹攻击是非常致命的，所以即便是只有一次的失误，也是让人无法接受的。

或者我们再换一种思路——如果程序员为了偷懒，写了一个类似下面的导弹攻击检测器：

boolean isRealMissile()

{

  return false;//管它是真是假，一律当假的处理。提前下班。。。

}

那么针对上面这一模型的评估结果如何呢？

此时：

TP = 0

TN = 97

FP = 0

FN = 3

 

因而Accuracy = 97%。也就是说即便什么都不做，系统也可以达到很高的准确率，这显然不是我们希望看到的结果。

这也是引入Recall的原因之一。它的定义如下所示：

Recall = TP / (TP+FN)

而上述两种情况因为Recall值分别为66.6%及0，终于得到了相对公正的评价。

 

理解了Precision和Recall后，接下来我们就可以进一步分析Average Precision了。对于一个多标签图像分类系统来说，每一个预测分类(例如小猫)都可以得到它们的confidence score，以及对应的Ground Truth Label。范例如下：

Index	Confidence Score	Ground Truth Label
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