yolov8评价指标

### YOLOv8 模型评估指标

#### mAP (Mean Average Precision)

mAP 是目标检测中最常用的评价标准之一，用于衡量模型在所有类别的平均精度。对于 YOLOv8 而言，mAP 表现尤为关键，因为它不仅反映了模型识别物体的能力，还体现了其定位的准确性[^1]。

def calculate_mAP(predictions, ground_truths):
    """
    计算给定预测和真实标签之间的mAP.
    
    参数:
        predictions: 预测的结果列表
        ground_truths: 真实标签列表
        
    返回:
        float类型的mAP值
    """
    pass  # 实际计算逻辑省略

#### Precision (精确度)

精确度定义为正确预测为正样本的数量占总预测为正样本数量的比例。高精确度意味着当模型做出正面判断时，该判断通常是正确的。这对于减少误报至关重要[^2]。

def calculate_precision(true_positives, false_positives):
    """
    根据真阳性和假阳性数目来计算精确度
    
    参数:
        true_positives: 真阳性计数
        false_positives: 假阳性计数
        
    返回:
        浮点数形式的精确度得分
    """
    try:
        return true_positives / (true_positives + false_positives)
    except ZeroDivisionError:
        return 0.0

#### Recall (召回率)

召回率是指实际存在的正样例中有多少比例被成功检出。良好的召回率表明即使某些实例难以捕捉，模型也能够有效地找到大部分的目标对象[^3]。

def calculate_recall(true_positives, false_negatives):
    """
    使用真阳性和假阴性数据点来确定召回率
    
    参数:
        true_positives: 真阳性计数
        false_negatives: 假阴性计数
        
    返回:
        召回率分数作为一个浮点数返回
    """
    try:
        return true_positives / (true_positives + false_negatives)
    except ZeroDivisionError:
        return 0.0