¿Es la precisión media (AP) el área bajo la curva de precisión-recuerdo (AUC de la curva PR)?
EDITAR:
aquí hay algún comentario sobre la diferencia en PR AUC y AP.
El AUC se obtiene por interpolación trapezoidal de la precisión. Una métrica alternativa y normalmente casi equivalente es la Precisión Precisión (AP), devuelta como info.ap. Se trata de la media de la precisión obtenida cada vez que se recupera una nueva muestra positiva. Es la misma que el AUC si la precisión se interpola por segmentos constantes y es la definición más utilizada por TREC.
http://www.vlfeat.org/overview/plots-rank.html
Además, el auc y el puntuación_media_de_precisión los resultados no son los mismos en scikit-learn. Esto es extraño, porque en la documentación tenemos:
Calcular la precisión media (AP) a partir de las puntuaciones de las predicciones Esta puntuación corresponde al área bajo la curva de precisión-recuerdo.
aquí está el código:
# Compute Precision-Recall and plot curve
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1])
area = auc(recall, precision)
print "Area Under PR Curve(AP): %0.2f" % area #should be same as AP?
print 'AP', average_precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
print 'AP', average_precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
print 'AP', average_precision_score(y_test, y_pred, average='micro')
print 'AP', average_precision_score(y_test, y_pred, average='samples')para mi clasificador tengo algo así como
Area Under PR Curve(AP): 0.65
AP 0.676101781304
AP 0.676101781304
AP 0.676101781304
AP 0.676101781304
