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在做图像识别相关任务时，对于识别效果没有提出明确的评价指标或预期目标，调试时单纯依靠“感觉”调参，显然不是一种合理的方法，因此整理相关评价指标，作为参数调试的相关依据。

根据深度学习的任务不同，评价标准也不同，分类任务和回归任务的评价指标如下

• 分类：accuracy、误分类率、precision、recall、F1 score、ROC 曲线、AUC、PR曲线、AP、mAP等
• 回归：MAE、MSE

本文主要讲解在分类任务中的评价指标，具体含义如下

基础背景

根据分类时预测与实际的情况，作出如下表格，称为混淆矩阵，其中1代表正类，0代表负类，Predicted代表预测，Actual代表实际

		Predictd	Predicted	合计
		1	0
Actual	1	D:TP	C:FN	D+C:Actual Positive
Actual	0	B:FP	A:TN	A+B:Actual Negative
合计		D+B:Predicted Positive	A+C:Predicted Negative

 

• A：TN = True Negative 真负，将负类预测为负类的数量
• B：FP = False Positive 假正，将负类预测为正类的数量，可以称为误报率
• C：FN = False Negative 假负，将正类预测为负类的数量，可以称为漏报率
• D：TP = True Positve 真正，将正类预测为正类的数量
• A + B：Actual Negative 实际上负类的数量
• C + D：Actual Positive 预测的负类数量
• A + C：Predicted Negative 预测的负类数量
• B + D：Predicted Positive 预测的正类数量

accuracy

准确率 = 正确预测的正反例数/总数

ACC = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (A+D)/(A+B+C+D)

误分类率

误分类率 = 错误预测的正反例数/总数

误分类率 = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) = (B+C)/(A+B+C+D) = 1-ACC

precision

查准率、精确率=正确预测到的正例数/预测正例总数

precision = TP/(TP+FP)=D/(B+D)

recall

查全率、召回率=正确预测到的正例数/实际正例总数

recall = TP/(TP+FN)=D/(C+D)

F1 score

F1 score 为精确率与召回率的调和均值

2/F1 = 1/P+1/R

F1 score = 2TP/(2TP+FP+FN)

准确率accuracy和精确率precision都高的情况下，F1 score也会显得很高

精确率是针对预测结果而言的，表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本，预测为正就有两种可能，一种是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，即 P = TP / (TP+FP)

召回率是针对原来样本而言的,表示的是样本中的正例有多少被预测正确,同样也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)，即 R = TP / (TP+FN)

ROC curve

逻辑回归里面，对于正负例的界定，通常会设一个阈值，大于阈值的为正类，小于阈值为负类。如果我们减小这个阀值，更多的样本会被识别为正类。提高正类的识别率，但同时也会使得更多的负类被错误识别为正类。为了直观表示这一现象，此处引入ROC，ROC曲线可以用于评价一个分类器好坏。

ROC关注两个指标：

• True Positive Rate: TPR = TP / (TP+FN) → 将正例分对的概率
• Fales Positive Rate: FPR = FP / (FP+TN) → 将负例错分为正例的概率

在 ROC 空间中，每个点的横坐标是 FPR，纵坐标是 TPR，这也就描绘了分类器在 TP（真正率）和 FP（假正率）间的 trade-off。

ROC曲线中的四个点和一条线:

• 点(0,1)：即FPR = 0, TPR = 1，意味着FN＝0且FP＝0，将所有的样本都正确分类；
• 点(1,0)：即FPR = 1，TPR = 0，最差分类器，避开了所有正确答案；
• 点(0,0)：即FPR = TPR = 0，FP ＝ TP ＝ 0，分类器预测所有的样本都为负样本（negative）；
• 点(1,1)：分类器实际上预测所有的样本都为正样本。

总之：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。

AUC

AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。随机挑选一个正样本以及一个负样本，分类器判定正样本的值高于负样本的概率就是 AUC 值。总之：AUC值越大的分类器，正确率越高。

• AUC = 1：绝对完美分类器，理想状态下，100%完美识别正负类，不管阈值怎么设定都能得出完美预测，绝大多数预测不存在完美分类器；
• 0.5 < AUC < 1：优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，可能有预测价值；
• AUC = 0.5：跟随机猜测一样（例：随机丢N次硬币，正反出现的概率为50%），模型没有预测价值；
• AUC < 0.5：比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测，因此不存在AUC < 0.5的状况。

 

既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？因为ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反）

PR曲线

PR曲线即查准率（Precision）与查全率（Recall），以查全率为坐标x轴，查准率为坐标y轴，从而画出了一条曲线。

P-R图直观地显示出学习器在样本总体上的查全率和查准率。在进行比较时，若一个学习器的P-R曲线完全被另一个学习器的曲线完全“包住”，则我们就可以断言后者的性能优于前者。

若想评估一个分类器的性能，一个比较好的方法就是：观察当阈值变化时，Precision与Recall值的变化情况。如果一个分类器的性能比较好，那么它应该有如下的表现：在Recall值增长的同时，Precision的值保持在一个很高的水平。而性能比较差的分类器可能会损失很多Precision值才能换来Recall值的提高。通常情况下，文章中都会使用Precision-recall曲线，来显示出分类器在Precision与Recall之间的权衡。

AP与mAP

严格的AP就是PR曲线下的面积，mAP就是所有类AP的算术平均

但是一般都是用逼近的方法去估计这个面积，比如 

approximated precision的方法：每个recall point都approximate，计算每个矩形面积求和（下图红色虚线） 

Interpolated Precision的方法：从每个recall point往后看，用最大的precision作为插值来，计算每个矩形面积求和（下图蓝色虚线） 

从PASCAL VOC 2007开始，就是用的类似Interpolated Precision的方法，不过稍有不同的是，VOC使用的是在固定的11个recall（[.0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1.]）的地方取precision然后来近似AP，所以又叫11-point interpolated average precision。

而从PASCAL VOC 2010开始，又摈弃了11-point interpolated average precision的计算方法，取而代之的是用所有的(recall, precision)数据点（只要是recall有改变的地方）来计算AP。具体而言就是，取所有recall改变的数据点及其后的最大的precision作为当前recall的precion（这样就能得到一条单调递减的(recall, precision)曲线）来计算矩形面积，然后累加所有小矩形，即得AP。 

用上述方法分别算出各个类的AP，然后取平均，就得到mAP了。AP的计算可以直接统计该类别下的TP，FP和postitive number的总数，然后就可以一次性算出AP了。得到了各类的AP，mAP就是各类别AP的算术平均！mAP的好处是可以防止AP bias到某一个数量较多的类别上去。