平均精度英文解釋翻譯、平均精度的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 mean accuracy

分詞翻譯：

平均的英語翻譯：

average; counterpoise; equilibration; evenness
【醫】 Av.; average
【經】 avg.

精度的英語翻譯：

precision
【計】 precision
【化】 accuracy

專業解析

平均精度（Average Precision）是統計學和計算機科學中常用的性能評估指标，尤其在信息檢索與目标檢測領域應用廣泛。該指标通過綜合考量查準率（Precision）與查全率（Recall）的平衡關系，量化模型輸出結果的可靠性。

1. 統計學定義在傳統統計學中，平均精度指多次獨立測量結果的算術平均值與真實值的接近程度。例如在實驗數據分析中，若某儀器10次測量結果分别為${x_1,x2,...,x{10}}$，其平均精度計算公式為： $$ AP = frac{1}{n}sum_{i=1}^n |x_i - mu| $$ 其中$mu$為真值，$n$為測量次數（參考：NIST工程統計學手冊）。

2. 機器學習應用在目标檢測領域，平均精度（AP）特指P-R曲線下的面積。以PASCAL VOC挑戰賽标準為例，計算過程包含：

按置信度排序檢測結果
動态調整判定阈值
積分法計算曲線下面積該指标能有效反映模型在不同召回率下的穩定表現（參考：Everingham M. et al. PASCAL VOC 2012 Development Kit）。

3. 多類别擴展對于多分類任務，常采用均值平均精度（mAP），即所有類别AP值的算術平均。ImageNet大規模視覺識别挑戰賽(ILSVRC)采用此指标評估物體分類模型的綜合性能（參考：Russakovsky O. et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）。

網絡擴展解釋

平均精度（Average Precision，簡稱AP）是信息檢索、目标檢測和分類任務中常用的評估指标，主要用于衡量模型在不同置信度阈值下的綜合性能。其核心思想是通過計算精确率-召回率曲線（PR曲線）下的面積來量化模型的準确性和召回能力。

核心概念

精确率（Precision）
表示預測為正例的樣本中實際為正例的比例：
$$text{Precision} = frac{text{正确預測的正例數}}{text{所有預測的正例數}}$$
召回率（Recall）
表示實際為正例的樣本中被正确預測的比例：
$$text{Recall} = frac{text{正确預測的正例數}}{text{所有真實的正例數}}$$
PR曲線
通過調整分類阈值（如目标檢測中的置信度阈值），記錄不同阈值下的精确率和召回率，繪制成曲線。AP即為該曲線下的面積。

計算方法

插值法
在召回率範圍内（通常為0到1）等間隔取點（如11點插值法），計算每個點對應的最大精确率，再取平均。例如，PASCAL VOC數據集采用此方法。
積分法
對所有可能的召回率點計算精确率，通過積分計算面積。COCO數據集的AP計算采用此方法，并考慮不同IoU（交并比）阈值。

應用場景

目标檢測：每個類别的AP單獨計算，再對所有類别的AP取平均得到mAP（mean Average Precision）。
信息檢索：衡量搜索結果的排序質量，如推薦系統的推薦列表準确性。

示例說明

假設目标檢測任務中，模型對“狗”類别的預測結果如下：

預測了10個框，其中5個正确（精确率=0.5），召回率為0.8。
PR曲線下的面積為0.65，則“狗”類别的AP為0.65。
若其他類别的AP分别為0.7和0.6，則mAP為$(0.65 + 0.7 + 0.6)/3 = 0.65$。

注意事項

類别不平衡：AP更關注正例的識别能力，適合數據集中正例較少的情況。
數據集差異：不同數據集（如PASCAL VOC vs. COCO）對AP的定義可能不同，需注意計算細節。