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最近在看毕业设计相关的论文，mAP这个性能评估指标多次出现，因此谈谈自己对mAP的理解。然而，看mAP前，我们需要先了解下P和R的概念

（1）

Precision

：准确率，又称查准率，指所有检索到的文件中，相关文件所占的比率。

（2）

Recall

：召回率，又称查全率，指所有相关文件中，检索到的文件所占的比率。



图源：

http://www.vanjor.org/blog/2010/11/recall-precision/

(侵删)

注意：在实际应用中，准确率和召回率就像鱼和熊掌，不可兼得：准确率高时，召回率低；召回率高时，准确率低。

因此，我们要根据应用场景选择相应的侧重点：如果是

单纯做搜索

，那就是保证召回的情况下提升准确率；如果做

疾病监测、反垃圾

，则是保准确率的条件下，提升召回。当两者都要求高的情况下，我们可以用F1来衡量。

F1 = 2 * P * R / (P + R)

• 
  AP
  
  ：Average Precision，即对召回率取平均，也等于
  
  PR曲线下的面积
  
  。
  
  
• 
  mAP
  
  ：mean Average Precision，即平均AP值,常用于预测对象以及类的算法中，公式如下所示