1 評價指標 語義分割的評價指標大致就幾個:可見[1][2] Pixel Accuracy (PA) 分類正確的像素點數和所有的像素點數的比例 Mean Pixel Accuracy (MPA) 計算每一類分類正確的像素點數和該類的所有像素點數的比例然后求平均 Intersection ...
學習筆記,持續更新修訂中....... .混淆矩陣 常見二分類混淆矩陣如下: 混淆矩陣 預測值 正 負 真實值 正 TP FN 負 FP TN True Positive:真正類 TP ,樣本的真實類別是正類,並且模型預測的結果也是正類。 False Negative:假負類 FN ,樣本的真實類別是正類,但是模型將其預測成為負類。 統計學上的第二類誤差 Type II Error False P ...
2021-11-23 16:33 0 3344 推薦指數:
1 評價指標 語義分割的評價指標大致就幾個:可見[1][2] Pixel Accuracy (PA) 分類正確的像素點數和所有的像素點數的比例 Mean Pixel Accuracy (MPA) 計算每一類分類正確的像素點數和該類的所有像素點數的比例然后求平均 Intersection ...
function [confmatrix] = cfmatrix(actual, predict, classlist, per) % CFMATRIX calculates the confu ...
1.混淆矩陣:判斷分類模型好壞 (摘自:版權聲明:本文為CSDN博主「Orange_Spotty_Cat」的原創文章.原文鏈接:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839) 混淆矩陣是ROC曲線繪制 ...
一、前言 表征分類精度的指標有很多,其中最常用的就是利用混淆矩陣、總體分類精度以及Kappa系數。 其中混淆矩陣能夠很清楚的看到每個地物正確分類的個數以及被錯分的類別和個數。但是,混淆矩陣並不能一眼就看出類別分類精度的好壞,為此從混淆矩陣衍生出來各種分類精度指標,其中總體分類精度(OA)和卡帕 ...
混淆矩陣: 混淆矩陣的正例一般是我們需要關注的,常用1表示,反例是我們不關注的,常用0表示。例如:一個需要識別借貸需求的人的分類任務中,正例表示有借貸需求的人,反例表示沒有借貸需求的人。下面定義一些基於混淆矩陣的度量分類任務的方法: 查准率(Precision): 基於這個借貸 ...
我們假設某計算機學院有這么一個班級,班上有40人,全是男程序員。大一的時候大家全都是單身。他們的輔導員在班會上做了這么一個預測,“到了大二,班上的張三,李四,老王等5位同學會有女朋友! 剩下的狗剩,二蛋,大頭等35個同學,可能還要再等幾年。” 好的,這個時候我們可以把這位輔導員的預測寫成下面這張 ...
轉自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改動,僅供個人學習使用 簡介 混淆矩陣是ROC曲線繪制的基礎,同時它也是衡量分類型模型准確度中最基本,最直觀,計算最簡單的方法。 一句話解釋版本 ...
機器學習模型評價指標 – 混淆矩陣 在機器學習領域中,混淆矩陣(confusion matrix)是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中,矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況;矩陣的每一行表示的樣本的真實情況。 1. 混淆矩陣的舉例 例如用一個分類模型來判別一個水果是蘋果 ...