sklearn中average_precision_score和precision_score的区别

Question

sklearn中average_precision_score和precision_score的区别

scikit-learnprecision-recall

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在文档中，它将average_precision_score描述为精确率召回率曲线下的面积。我不太理解这个面积代表什么意义？与原始精度得分相比，这个度量标准有何不同？

- Sakib

1个回答

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- maxymoo · Accepted Answer

精确率-召回率曲线绘制了不同概率阈值p的精确率和召回率。对于p=0，所有内容都被分类为1，因此召回率为100％，而精确率则是测试数据集中1的比例。对于p=1，没有任何内容被分类为1，因此召回率为0％，精确率也为0。对于p=0.5，这就是precision_score告诉你的，但是在最终模型中，您可能不想使用此阈值，您将选择不同的阈值，具体取决于您愿意容忍的假阳性数量。因此，平均精确率得分为您提供了所有不同阈值选择的平均精确率。