average_precision_score与precision_score的学习差异

Question

在文档中，它将average_precision_score描述为精确召回曲线下的区域。我很难理解这个区域意味着什么？

这个度量和原始的精确评分有什么不同？

Answer 1

查全率曲线绘制不同概率阈值p的查全率和召回率.对于p=0，一切都被分类为1，所以召回将是100%，精确度将是1在您的测试数据集中的比例。对于p=1，没有什么被归类为1，因此召回率为0%，精确度为0。对于p=0.5，这是precision_score告诉您的，但是，您可能不希望在最终模型中使用这个阈值，您将根据您愿意容忍的错误阳性数选择一个不同的阈值。因此，平均精度分数给出了所有不同阈值选择的平均精度。