我需要使用Tensorflow计算此问题中描述的mAP，用于目标检测。 平均精度(AP)是用于排名集的典型性能指标。在范围S中每个真正的阳性TP之后，平均精度被定义为精度分数的平均值。给定一个范围 S = 7，并给出一个排序列表（增益向量）G=[1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,...

在计算top-k元素的平均精度时，根据wiki、kaggle上的ml指标和这个答案：关于（平均）平均精度的困惑，应该计算为k处平均精度的平均值，其中k处的平均精度计算如下： 其中：P(i)是列表中截止到第i个位置的准确率；rel(i)是指示函数，如果排名为i的项目是相关文档，则等于1，否...

我刚接触数组编程，并发现很难解释 sklearn.metrics.label_ranking_average_precision_score 函数。需要您帮助理解它的计算方式，并欢迎任何学习Numpy数组编程的提示。 通常，我知道精度是 ((真正例) / (真正例 + 假正例)) 我问这个...