1 评价指标 语义分割的评价指标大致就几个:可见[1][2] Pixel Accuracy (PA) 分类正确的像素点数和所有的像素点数的比例 Mean Pixel Accuracy (MPA) 计算每一类分类正确的像素点数和该类的所有像素点数的比例然后求平均 Intersection ...
学习笔记,持续更新修订中....... .混淆矩阵 常见二分类混淆矩阵如下: 混淆矩阵 预测值 正 负 真实值 正 TP FN 负 FP TN True Positive:真正类 TP ,样本的真实类别是正类,并且模型预测的结果也是正类。 False Negative:假负类 FN ,样本的真实类别是正类,但是模型将其预测成为负类。 统计学上的第二类误差 Type II Error False P ...
2021-11-23 16:33 0 3344 推荐指数:
1 评价指标 语义分割的评价指标大致就几个:可见[1][2] Pixel Accuracy (PA) 分类正确的像素点数和所有的像素点数的比例 Mean Pixel Accuracy (MPA) 计算每一类分类正确的像素点数和该类的所有像素点数的比例然后求平均 Intersection ...
function [confmatrix] = cfmatrix(actual, predict, classlist, per) % CFMATRIX calculates the confu ...
1.混淆矩阵:判断分类模型好坏 (摘自:版权声明:本文为CSDN博主「Orange_Spotty_Cat」的原创文章.原文链接:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839) 混淆矩阵是ROC曲线绘制 ...
一、前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵、总体分类精度以及Kappa系数。 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数。但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕 ...
混淆矩阵: 混淆矩阵的正例一般是我们需要关注的,常用1表示,反例是我们不关注的,常用0表示。例如:一个需要识别借贷需求的人的分类任务中,正例表示有借贷需求的人,反例表示没有借贷需求的人。下面定义一些基于混淆矩阵的度量分类任务的方法: 查准率(Precision): 基于这个借贷 ...
我们假设某计算机学院有这么一个班级,班上有40人,全是男程序员。大一的时候大家全都是单身。他们的辅导员在班会上做了这么一个预测,“到了大二,班上的张三,李四,老王等5位同学会有女朋友! 剩下的狗剩,二蛋,大头等35个同学,可能还要再等几年。” 好的,这个时候我们可以把这位辅导员的预测写成下面这张 ...
转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动,仅供个人学习使用 简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法。 一句话解释版本 ...
机器学习模型评价指标 – 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况;矩阵的每一行表示的样本的真实情况。 1. 混淆矩阵的举例 例如用一个分类模型来判别一个水果是苹果 ...