平均精度，召回率的计算公式

平均精度（Average Precision）和召回率（Recall）是在信息检索领域中常用的评估指标。

平均精度（Average Precision）是用来衡量检索系统在不同召回率下的准确性。它的计算公式如下：

1. 首先，对于每个查询，将检索到的文档按照相关性进行排序。
2. 然后，计算每个召回点处的精度（Precision），即检索到的相关文档数除以召回的文档总数。
3. 接下来，计算每个召回点处的平均精度（Average Precision），即该召回点之前的所有精度值的平均值。
4. 最后，将所有查询的平均精度进行平均，得到平均精度。

召回率（Recall）是用来衡量检索系统找到的相关文档占所有相关文档的比例。它的计算公式如下：

召回率 = 检索到的相关文档数 / 所有相关文档数

相关问题

平均精度AP的计算公式

平均精度（Average Precision，AP）是用来评估信息检索系统中排序结果质量的指标。计算AP之前，需要先计出每个查询的精度-召回率曲线（Precision-Recall Curve）。

假设有N个查询，对于每个查询，可以得到一个关于精度和召回率的曲线。AP的计算公式如下：

AP = Σ（P(k) * ΔR(k))

其中，P(k) 表示在前k个检索结果中的精度，ΔR(k) 表示在第k个结果处的召回率相对于第k-1个结果的召回率的增量。

AP的计算可以通过对P(k)和ΔR(k)进行求和来得到。具体来说，可以按照召回率从0到1的顺序，对每个召回率值处的最大精度进行求和，并乘以该召回率点相对于前一个召回率点的增量。

这样，就能得到平均精度AP，它表示了整个精度-召回率曲线下的面积，反映了排序结果的质量。AP的取值范围是0到1，越接近1表示排序结果越好。

mAP平均检索精度的计算公式

mAP（Mean Average Precision）是一种用于衡量信息检索系统性能的指标，通常用于评估图像检索、物体检测等任务的性能。mAP 的计算公式如下：

$$mAP=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}AP(i)$$

其中，$N$ 表示查询集中查询的数量，$AP(i)$ 表示第 $i$ 个查询的平均精度（Average Precision）。具体地，对于每个查询 $i$，我们可以计算其精度-召回曲线（Precision-Recall Curve），并根据该曲线计算平均精度。具体而言，先计算查询 $i$ 的每个预测结果的精度和召回率，然后根据召回率从大到小对预测结果进行排序，最后计算该排序下每个召回率对应的精度的平均值，即为 $AP(i)$。

简单来说，mAP 就是所有查询的平均精度的平均值。