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Precision and Recall

2012 年 05 月 20 日

Precision and Recall是評估測量 (Evaluation Measurement)的方法之一，特別是在資訊檢索和資料探勘這兩個領域，我們想知道下query後系統的效能如何，系統回傳的結果是不是使用者想要的。

Precision and Recall的概念可以用圖來解釋，所以我直接取上多媒體系統設計課的投影片來琢磨。

直接舉影像檢索來當例子，使用者想要在所有的影像 (藍色框)中透過系統取得想要的影像 (紅色部份)，系統最後回傳的影像 (綠色部份)會讓使用者看到。

  • Recall的定義：想要且回傳的影像除以想要的影像
  • Precision的定義：想要且回傳的影像除以回傳的影像

這裡舉一個例子，想要的影像有10張，傳回的影像有15張。藍色霸表示當下Precision和Recall的百分比，常理來說Precision會逐漸遞減，而Recall會逐漸遞增。

此圖為上圖例子的圖表，完美的系統會讓紅線水平於Precision是1的狀態，表示所有傳回的影像都是想要的影像，但應用上不可能有這樣子的結果。

接下來我們會計算Average Precision，來表示此單一Query的效果如何。很簡單地以Recall為標準將各階段的Precision（直到回傳的影像）做平均。

再來我們會引進mean Average Precision，也就是將想要評估的所有Query所得到的AP做平均。例子可參考我的專案：

參考：WiKi – Precision and recall、Precision and Recall – Information Retrieval。

分類：

課業, 多媒體系統設計

3 Comments

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Comments on: "Precision and Recall" (3)

  1. Mean Average Precision- mAP 評估測量方法 – 無與倫比 said:
    2018 年 01 月 10 日 於 15:19:00

    […] 但可能我資質駑鈍我真的很多都看不懂, 在看了此篇之後 終於了解了一些, […]

    讚

  2. arthur 的大頭貼
    arthur said:
    2013 年 06 月 09 日 於 01:08:42

    非常非常感谢！这些概念我终于明白了！

    讚

隨意留個言吧：）～

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