10、物联网与机器学习在车辆数据存储和智能农业中的应用

物联网与机器学习在车辆数据存储和智能农业中的应用

一、车辆数据存储与分析

1.1 车辆数据存储

车辆数据可存储在物联网区域，该区域的数据安全性更高。而且，数据会从电子控制单元（ECU）以最便捷的路径流向物联网源。

1.2 分类评估指标

在分类过程的评估中，混淆矩阵是常用工具。它包含以下几个关键指标：
- 真正类（TP） ：准确识别出患病患者恶性节点的比例。
- 真负类（TN） ：正确识别出健康患者的百分比。
- 假正类（FP） ：健康人被误诊为患病的比例，也称为第一类错误。
- 假负类（FN） ：患病患者被误诊为健康的数量。

此外，还有一些常用的性能指标：
- 准确率（ACC） ：计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
- 特异性（Sp） ：在所有实际负例中，正确识别出负例的百分比。
- 灵敏度（Sn） ：所有实际正例中，正例的百分比，即真阳性率（TPR）。

1.3 不同算法性能对比

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算法	准确率	灵敏度	特异性	时间消耗（M.sec）