python AP评价指标

在Python中，AP评价指标通常用于目标检测算法中。AP代表Precision-recall曲线下的面积，通过计算Precision和Recall的变化关系来评估分类器的性能。一个更好的分类器通常具有较高的AP值，表示在Recall增加的同时，能够保持较高的Precision值。而性能较差的分类器可能会在提高Recall值时损失较多的Precision值。mAP则是多个类别AP的平均值，用于计算目标检测算法的整体性能。mAP的值范围在0到1之间，值越大表示算法性能越好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python 深度学习目标检测评价指标 ：mAP、Precision、Recall、AP、IOU等](https://blog.csdn.net/qingfengxd1/article/details/111530789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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