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1混淆矩阵淆矩阵的作用：1）用于观察模型在各个类别上的表现，可以计算模型对应各个类别的准确率，召回率；2）通过混淆矩阵可以观察到类别直接哪些不容易区分，比如A类别中有多少被分到了B类别，这样可以有针对性的设计特征等，使得类别更有区分性；2ROCROC曲线的横坐标…
混淆矩阵[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-36ma4pRp-1599389982683)(C:\Users\ht\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200906185642859.png)]对角线表示分类正确[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GXIFG8zt-1599389982684)(C:\Users\ht\AppData...
遥感解译结果的精度验证是遥感影像分类的一个重要过程。只有经过精度验证，我们才能知道解译结果是否可靠。大部分遥感应用软件中带有遥感分类结果精度评定功能，如易康，ENVI中都有精度评定功能，能够自动计算混淆矩阵、Kappa系数等，但是ArcGIS目视解译结果往往无法使用自动的精度评定…
论文中咱们会经常看见一类图，比如说多类别文类问题，那么每一个类别分到其他类别都有一些数据，但是分到自己类别的毕竟多，这样计算百分比之后就形成了一个矩阵，如果分类正确率高的话，那么对角线上的元素的值，也就是自己到自己的那一部分，value就大。
代码实现因为numpy能基于数组计算，因此MIoU的求解非常简洁。生成混淆矩阵importnumpyasnpdeffast_hist(a,b,n):"""生成混淆矩阵a是形状为(HxW,)的预测值b是形状为(HxW,)的真实值n是类别数"""#确保a和b在0~n-1的...
混淆矩阵衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵。它基于的思想是：计算类别A被分类为类别B的次数。例如在查看分类器将图片5分类成图片3时，我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列。为了计算一个混淆矩阵，
我们在前面的文章中介绍过很多分类算法，如决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归等。通过这些算法获得的模型表现如何？能否准确的对数据进行分类和预测？本篇文章我们介绍一种对分类模型进行效果评估的方法：混淆矩阵(Confu...
混淆矩阵(confusionmatrix)，又被叫做错误矩阵(errormatrix)。矩阵的每一列代表分类器对于样本的类别预测，矩阵的每一行代表版本所属的真实类别。’混淆矩阵‘这个名字来源于，它能够很容易的看到机器学习是否将样本的类别给混淆了(也就是一个class被预测成另...
1混淆矩阵淆矩阵的作用：1）用于观察模型在各个类别上的表现，可以计算模型对应各个类别的准确率，召回率；2）通过混淆矩阵可以观察到类别直接哪些不容易区分，比如A类别中有多少被分到了B类别，这样可以有针对性的设计特征等，使得类别更有区分性；2ROCROC曲线的横坐标…
混淆矩阵[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-36ma4pRp-1599389982683)(C:\Users\ht\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200906185642859.png)]对角线表示分类正确[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GXIFG8zt-1599389982684)(C:\Users\ht\AppData...
遥感解译结果的精度验证是遥感影像分类的一个重要过程。只有经过精度验证，我们才能知道解译结果是否可靠。大部分遥感应用软件中带有遥感分类结果精度评定功能，如易康，ENVI中都有精度评定功能，能够自动计算混淆矩阵、Kappa系数等，但是ArcGIS目视解译结果往往无法使用自动的精度评定…
论文中咱们会经常看见一类图，比如说多类别文类问题，那么每一个类别分到其他类别都有一些数据，但是分到自己类别的毕竟多，这样计算百分比之后就形成了一个矩阵，如果分类正确率高的话，那么对角线上的元素的值，也就是自己到自己的那一部分，value就大。
代码实现因为numpy能基于数组计算，因此MIoU的求解非常简洁。生成混淆矩阵importnumpyasnpdeffast_hist(a,b,n):"""生成混淆矩阵a是形状为(HxW,)的预测值b是形状为(HxW,)的真实值n是类别数"""#确保a和b在0~n-1的...
混淆矩阵衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵。它基于的思想是：计算类别A被分类为类别B的次数。例如在查看分类器将图片5分类成图片3时，我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列。为了计算一个混淆矩阵，
我们在前面的文章中介绍过很多分类算法，如决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归等。通过这些算法获得的模型表现如何？能否准确的对数据进行分类和预测？本篇文章我们介绍一种对分类模型进行效果评估的方法：混淆矩阵(Confu...
混淆矩阵(confusionmatrix)，又被叫做错误矩阵(errormatrix)。矩阵的每一列代表分类器对于样本的类别预测，矩阵的每一行代表版本所属的真实类别。’混淆矩阵‘这个名字来源于，它能够很容易的看到机器学习是否将样本的类别给混淆了(也就是一个class被预测成另...
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