【总结】一文了解所有的机器学习评价指标

最近在做深度学习的目标检测方向，评价指标涉及mAP，Precision，Recall等指标。

真可谓 剪不断，理还乱

索性总结了下机器学习和深度学习常见的评价指标，包括有

真阳性率 True Positive(TP)、
假阳性率 False Positive(FP)、
真阴性率 True Negative(TN)、
假阴性率 Fause Negative(FN)、
总体精度 Overall Accuracy(OA)、
Kappa系数、
生产者精度 Producer’s Accuracy(PA)、
用户精度 User’s Accuracy(UA)、
精确率 / 查准率 Precision、
召回率 / 查全率 Recall、
F1分数 F1 Score(F1)、
交并比 Intersection over Union(IoU)、
平均交并比 mean Intersection over Union(mIoU)、
置信度 Confidence
平均精确率 Average Precision(AP)、
平均精确率平均值 mean Average Precision(mAP)、
平均绝对误差 Mean Absolute Error(MAE)、
均方误差 Mean Squared Error(MSE)、
均方根误差 Root Mean Squared Error(RMSE)、
R2分数 R2 Score(R2)。

好家伙，这些指标总结下来，都可以出一套试卷了。

接下来小葵花妈妈课堂开课啦，孩子机器学习老不好，多半是没看到这篇文章。

首先我们以最简单的分类问题举个例子，比如说我们有10个小动物，它们依次是：

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