平均精度英文解释翻译、平均精度的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 mean accuracy

分词翻译：

平均的英语翻译：

average; counterpoise; equilibration; evenness
【医】 Av.; average
【经】 avg.

精度的英语翻译：

precision
【计】 precision
【化】 accuracy

专业解析

平均精度（Average Precision）是统计学和计算机科学中常用的性能评估指标，尤其在信息检索与目标检测领域应用广泛。该指标通过综合考量查准率（Precision）与查全率（Recall）的平衡关系，量化模型输出结果的可靠性。

1. 统计学定义在传统统计学中，平均精度指多次独立测量结果的算术平均值与真实值的接近程度。例如在实验数据分析中，若某仪器10次测量结果分别为${x_1,x2,...,x{10}}$，其平均精度计算公式为： $$ AP = frac{1}{n}sum_{i=1}^n |x_i - mu| $$ 其中$mu$为真值，$n$为测量次数（参考：NIST工程统计学手册）。

2. 机器学习应用在目标检测领域，平均精度（AP）特指P-R曲线下的面积。以PASCAL VOC挑战赛标准为例，计算过程包含：

按置信度排序检测结果
动态调整判定阈值
积分法计算曲线下面积该指标能有效反映模型在不同召回率下的稳定表现（参考：Everingham M. et al. PASCAL VOC 2012 Development Kit）。

3. 多类别扩展对于多分类任务，常采用均值平均精度（mAP），即所有类别AP值的算术平均。ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)采用此指标评估物体分类模型的综合性能（参考：Russakovsky O. et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）。

网络扩展解释

平均精度（Average Precision，简称AP）是信息检索、目标检测和分类任务中常用的评估指标，主要用于衡量模型在不同置信度阈值下的综合性能。其核心思想是通过计算精确率-召回率曲线（PR曲线）下的面积来量化模型的准确性和召回能力。

核心概念

精确率（Precision）
表示预测为正例的样本中实际为正例的比例：
$$text{Precision} = frac{text{正确预测的正例数}}{text{所有预测的正例数}}$$
召回率（Recall）
表示实际为正例的样本中被正确预测的比例：
$$text{Recall} = frac{text{正确预测的正例数}}{text{所有真实的正例数}}$$
PR曲线
通过调整分类阈值（如目标检测中的置信度阈值），记录不同阈值下的精确率和召回率，绘制成曲线。AP即为该曲线下的面积。

计算方法

插值法
在召回率范围内（通常为0到1）等间隔取点（如11点插值法），计算每个点对应的最大精确率，再取平均。例如，PASCAL VOC数据集采用此方法。
积分法
对所有可能的召回率点计算精确率，通过积分计算面积。COCO数据集的AP计算采用此方法，并考虑不同IoU（交并比）阈值。

应用场景

目标检测：每个类别的AP单独计算，再对所有类别的AP取平均得到mAP（mean Average Precision）。
信息检索：衡量搜索结果的排序质量，如推荐系统的推荐列表准确性。

示例说明

假设目标检测任务中，模型对“狗”类别的预测结果如下：

预测了10个框，其中5个正确（精确率=0.5），召回率为0.8。
PR曲线下的面积为0.65，则“狗”类别的AP为0.65。
若其他类别的AP分别为0.7和0.6，则mAP为$(0.65 + 0.7 + 0.6)/3 = 0.65$。

注意事项

类别不平衡：AP更关注正例的识别能力，适合数据集中正例较少的情况。
数据集差异：不同数据集（如PASCAL VOC vs. COCO）对AP的定义可能不同，需注意计算细节。