precision-confidence曲线解读Precision-Confidence Curve(PCC)图是一种常用的目标检测结果可视化方式。在PCC图中,横坐标为置信度,纵坐标为精度(也可以是召回率)。 通过绘制不同置信度下的精度曲线,可以帮助评估检测器的性能和确定阈值。曲线的形状和位置可以反映出检测器的性能和稳定性。具体来说,当曲线向上并向左弯曲...
接下来我们开始绘制PR曲线和计算AP。 (1)首先我们按照confidence由大到小对样本进行排序: (2)计算PR曲线上的所有点。注意上图中的Precision和Recall栏,他们都是累加的结果,举个例子,对于表中第一行: Precision=\frac{TP}{TP+FP}=\frac{1}{1+0}=1 Recall=\frac{TP}{TP+FN}=\frac{1}{1+14}=0.0666 ...
例子来自:https://smilelingyong.github.io/2019/03/21/Precision-Recall-R-Pcurve-ROC-AUC-mAP/ 接下来对 confidence score 排序,得到: 然后我们开始计算 P-R曲线 值,将排序后的样例,从 (i = 1) 到 (i = 20) 遍历,每次将第 (i) 个样例的 confidence scores 做为阈值,前 (i) 个预测为正例时,计...
precision是相对你自己的模型预测而言:true positive /retrieved set。假设你的模型一共预测了100个正例,而其中80个是对的正例,那么你的precision就是80%。我们可以把precision也理解为,当你的模型作出一个新的预测时,它的confidence score 是多少,或者它做的这个预测是对的的可能性是多少 一般来说呢,鱼与熊掌不...
AUC表示ROC曲线下的面积,area under the ROC Curve,如下图阴影区域的面积即为AUC。AUC的一种解释就是模型对一个随机正样本的得分高于一个随机负样本得分的概率。 AUC取值范围从0到1,值越大表示分类器效果越好,0表示预测全错,1表示预测全对。AUC=1时,是个完美分类器,表示该模型至少存在一个阈值能做出全对的预...
所以AP，average precision，就是这个曲线下的面积，这里average，等于是对recall取平均。而mean average ...
Area under the precision-recall curve: point estimates and confidence intervals. In: Blockeel H, Kersting K, Nijssen S, Zelezny F, editors. Machine learning and knowledge discovery in databases. ECML PKDD 2013. Lecture notes in computer science, vol. 8190. Berlin, Heidelberg: Springer; 2013....
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0.1 confidence 0.5 confidence 0.9 confidence Sorry, something went wrong. Copy link TheophileBlardcommentedMar 7, 2020 @glenn-jocherSounds great! Current P&R curves are quite misleading, as the 0.001 threshold is defined in the code. Sorry, something went wrong. ...
你的precision就是80%。我们可以把precision也理解为，当你的模型作出⼀个新的预测时，它的confidence score 是多少，或者它做的这个预测是对的的可能性是多少 ⼀般来说呢，鱼与熊掌不可兼得。如果你的模型很贪婪，想要覆盖更多的sample，那么它就更有可能犯错。在这种情况下，你会有很⾼的recall，但是较低的...