信息检索的评价指标_信息检索系统评价的指标有哪些?-程序员宅基地

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1. 引言

在信息检索、分类、识别、翻译等领域中，两个最基本的指标是准确率(Precision)和召回率(Recall)，其中准确率也叫查准率，召回率也叫查全率。

本篇博客介绍信息检索领域三个重要的评价指标：准确率（Precision）、召回率（Recall）和平均准确率均值（mAP）。

2. 基础知识

在介绍三个评价指标之前，先对四个基础定义做简要解释。

（1）定义

T r u e P o s i t i v e s （ T P ） TruePositives（TP） TruePositives（TP）：检索到的相关样本数
F a l s e P o s i t i v e s （ F P ） FalsePositives（FP） FalsePositives（FP）：检索到的不相关样本数
F a l s e N e g a t i v e s （ F N ） ： FalseNegatives（FN）： FalseNegatives（FN）：未检索到的相关样本数
T r u e N e g a t i v e s （ T N ） ： TrueNegatives（TN）： TrueNegatives（TN）：未检索到的不相关样本数

（2）图示

在这里插入图片描述

（3）举例说明

若一个待检测的物体为狗，我们将被正确识别的狗，即检测为狗实际也为狗，称为True positives。将被正确识别的猫，即检测为猫实际也为猫，称为True negatives。被错误识别为狗的猫称为 False positives，被错误识别为猫的狗称为 False negatives。

3. 准确率（Precision）

  1. 准确率的中文定义
    准 确 率 ( P r e c i s i o n ) = 系 统 检 索 到 的 相 关 文 件 系 统 所 有 检 索 到 的 文 件 总 数 准确率(Precision) = \frac{ 系统检索到的相关文件} { 系统所有检索到的文件总数} 准确率(Precision)=系统所有检索到的文件总数系统检索到的相关文件​

  2. 准确率的英文定义
    P r e c i s i o n = T r u e P o s i t i v e s T r u e P o s i t i v s e + F a l s e P o s i t i v e s Precision = \frac{ {TruePositives}}{ {TruePositivse + FalsePositives}} Precision=TruePositivse+FalsePositivesTruePositives​

4. 召回率（Recall）

  1. 召回率的中文定义
    召 回 率 ( R e c a l l ) = 系 统 检 索 到 的 相 关 文 件 系 统 所 有 相 关 的 文 件 总 数 召回率(Recall) = \frac{ 系统检索到的相关文件} { 系统所有相关的文件总数} 召回率(Recall)=系统所有相关的文件总数系统检索到的相关文件​

  2. 召回率的英文定义
    R e c a l l = T r u e P o s t i v e s T r u e P o s i t i v e s + F a l s e N e g a t i v e s Recall = \frac{ {TruePostives}}{ {TruePositives + FalseNegatives}} Recall=TruePositives+FalseNegativesTruePostives​

  3. 准确率和召回率的关系
    准确率和召回率是互相影响的，理想情况下是做到两者都高。但一般情况下，准确率高、召回率就低，召回率低、准确率高。

5. 平均准确率均值（mean Average Precision，mAP）

（1） mAP的定义

The mAP is the mean of the average precision, which widely used for evaluating the performance for retrieval tasks. Given N N N query samples, the mAP is computed by:
m A P = 1 N ∑ i = 1 N A P ( q i ) mAP = \frac{1}{N}\sum\limits_{i = 1}^N {AP({q_i})} mAP=N1​i=1∑N​AP(qi​)
where q i {q_i} qi​ represents a query. A P ( ⋅ ) AP( \cdot ) AP(⋅) is the average retrieved precision, which is defined as:
A P ( q i ) = 1 G ∑ r = 1 R P q i ( r ) δ ( r ) AP({q_i}) = \frac{1}{G}\sum\limits_{r = 1}^R { {P_{ {q_i}}}(r)} \delta (r) AP(qi​)=G1​r=1∑R​Pqi​​(r)δ(r)
where G G G denotes the number of instances related to i i i-th query q i {q_i} qi​ in top R R R retrieved set, and P q i ( r ) {P_{ {q_i}}}(r) Pqi​​(r) represents the precision of top r r r retrieved instances. The value of indicator function δ ( r ) \delta (r) δ(r) is 1 if the query q i {q_i} qi​ is related to r r r-th retrieval instances, 0 otherwise.

（2）图解mAP的计算公式

在这里插入图片描述

References

  1. 推荐系统评测指标
  2. 平均精度均值
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/zijikanwa/article/details/87980290

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