yolov8的PR-Curve

YOLOv8是一种目标检测算法，PR曲线是评估目标检测算法性能的一种常用指标。PR曲线是Precision-Recall曲线的简称，它展示了在不同阈值下的检测结果的精确度和召回率之间的关系。

Precision（精确度）表示检测出的正样本中真正正确的比例，计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（即正确检测到的正样本），FP表示假正例（即错误地将负样本预测为正样本）。

Recall（召回率）表示正确检测到的正样本占所有正样本的比例，计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中TP表示真正例，FN表示假负例（即错误地将正样本预测为负样本）。

PR曲线通过改变阈值来计算不同Precision和Recall值，然后将这些值绘制在坐标系中形成曲线。曲线上的每个点代表了不同的阈值下的Precision和Recall值。

PR曲线可以帮助我们评估目标检测算法在不同阈值下的性能表现。通常情况下，我们希望Precision和Recall都能尽可能高，即曲线越靠近右上角越好。