物体検出における平均適合率は、適合率と再現率のどちらを重視した指標と言えるのでしょうか。
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ベストアンサー
興味深い問題なので実験してみたところ、適合率を重視しているという結果が出ました。
理論的背景はわかりませんが、ご参考まで。
シンプルに2値の乱数で正解ラベルを、0〜1の一様乱数で予測値(2値にする前の値)で求め、適合率、再現率、平均適合率を計算し、それぞれの相関がわかるようにグラフ化しました。
Python
1import numpy as np 2from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, average_precision_score 3import matplotlib.pyplot as plt 4 5SIZE = 100 6 7prec = [] 8recall = [] 9ap = [] 10for i in range(1000): 11 y_true = np.random.randint(0, 2, SIZE) 12 y_score = np.random.normal(0, 1, SIZE) 13 y_pred = np.where(y_score > 0.5, 1, 0) 14 prec.append(precision_score(y_true, y_pred)) 15 recall.append(recall_score(y_true, y_pred)) 16 ap.append(average_precision_score(y_true, y_score)) 17 18_, ax = plt.subplots(1, 3) 19ax[0].scatter(prec, recall, marker='.') 20ax[0].set_title('prec - recall') 21ax[1].scatter(ap, prec, marker='.') 22ax[1].set_title('ap - prec') 23ax[2].scatter(ap, recall, marker='.') 24ax[2].set_title('ap - recall') 25plt.show()
こちらが結果です。左のグラフは、適合率と再現率が適度に散らばっているか見るもので、真ん中と右のグラフが質問に対応したものです。はっきりと、適合率が重視されていることがわかります。
投稿2021/01/30 13:00
編集2021/01/30 13:04総合スコア3266
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2021/01/31 11:14 編集
2021/01/31 12:52 編集
2021/01/31 12:45