影像分类中的混淆矩阵

最新推荐文章于 2022-01-09 10:33:29 发布
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#图像分类精度

本文介绍了混淆矩阵在图像分类中的应用，包括总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、制图精度和用户精度等关键指标。总体分类精度衡量所有像元的正确分类比例，Kappa系数考虑了分类的随机性。错分误差表示被错误分类到特定类别的像元比例，漏分误差则关注实际类别未被正确识别的像元。制图精度和用户精度分别从不同角度评估分类器对特定类别的表现。
混淆矩阵（Confusion Matrix）:
如有150个样本数据，这些数据分成3类，每类50个。分类结束后得到的混淆矩阵为：
 
类1
类2
类3
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43
5
2
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2
45
3
类3
0
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混淆矩阵与多分类混淆矩阵概念详解及其应用求 Precision F1-Score Recall
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-21 2603
混淆矩阵，顾名思义，是一个由数字组成的矩阵，它告诉我们模型在哪些地方会出现混淆。它是分类模型预测性能的类别分布，也就是说，混淆矩阵是将预测结果映射到数据所属原始类别的一种有组织的方式。这也意味着，只有在已知输出分布的情况下，即在监督学习框架中，才能使用混淆矩阵。混淆矩阵不仅可以计算分类器的准确度（无论是全局准确度还是分类准确度），还有助于计算开发人员通常用来评估模型的其他重要指标。
图像分类中混淆矩阵精度验证法中的几个指标说明
「 刘一哥与GIS的故事」
12-18 7094
ToolBox->Classification->PostClassification->Confusion Matrix->Using Ground Truth ROIs，可以得到如下的分类精度验证的混淆矩阵。 要看懂这个精度验证结果，需要了解几个混淆矩阵中的几项评价指标： 1、总体分类精度（Overall Accuracy）     等于被正确分类的像元总和除以总像元数。被正
Ecognition解译的影像用Google earth、envi精度验证
Along6的博客
10-26 1834
Envi精度验证 Matrial: 高精度影像（classification by ecognition） Export shp Create a fish in arcgis（数据管理工具-要素类-创建渔网【模板范围与TIFF相同，像元高度，像元宽度可以多次调试】） Random point use fish Interacter point & TIFF（因为上一步得到的随机点是矩形状的，现在就是为了得到一个和研究区大小一致的随机点，方便后续的精度验证） Load point in
ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行监督分类实例操作
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12-24 2776
遥感影像分类精度评价在ENVI中,选择主菜单->Classification->PostClassification->ConfusionMatrix->UsingGroundTruthROIs。将分类结果与ROI输入,软件会根据区域自动匹配,如不正确可以手动更改。点击ok后选择报表的表示方法(像素与百分比),就可以得到精度报表。对分类结果进行评价,确定分类的精度与...
绘制混淆矩阵程序
12-02
画ConfusionMtraix、AccuracyF PrecisionRecall的Matlab代码,含测试数据和demo文件
bug: matplotlib 画混淆矩阵,少一列 办法:改版本 3.1.1 为 3.0.3
m0_38097757的博客
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pip install matplotlib==3.0.3
分类图像的混淆矩阵：使用上传的“all_data_classification.m”分类图像的混淆矩阵-matlab开发
06-01
这是为代码“all_data_classification.m”分类的图像生成混淆矩阵的代码。 通过使用训练区域“5_class_test.csv”和图像“all_class.csv”将其分为5个类。 借助混淆矩阵，可以计算分类准确度。
图像分类中混淆矩阵的意义
最新发布
12-04
首先，用户的问题是关于图像分类中混淆矩阵的意义。我需要基于提供的系统级指令来构建回答。 关键系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用 $...$ 格式。 - 独立公式使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX 语法...
【遥感影像处理】基于随机森林分类与混淆矩阵的Sentinel-2地表反射率影像土地覆盖分类精度评估
04-28
内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine平台进行基于Sentinel-2影像的地表反射率数据与ESA WorldCover土地覆盖图相结合，来进行随机森林分类及混淆矩阵评估的过程。具体步骤包括：选择Sentinel-2...
tuxiangfenlei.zip_kappa系数_总体分类精度_植被分类_混淆矩阵_遥感影像
09-23
在遥感领域，图像分类是获取地物信息的重要手段，而评估分类效果的质量则是至关重要的。"tuxiangfenlei.zip" ...通过Kappa系数、总体分类精度和混淆矩阵的计算，我们可以深入理解图像分类的性能，并据此优化分类算法。
详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）
01-01
Summary 涉及到分类问题，我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路，本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），本文只提供代码，给出必要注释。 Code​ # -*-coding:utf-8-*- from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #labels表示你不同类别的代号，比如这里的demo中有13个类别 labels = ['A', 'B', 'C', 'F', 'G', 'H
[数学理论]混淆矩阵
You and Me
10-28 4462
转载于http://wuguangbin1230.blog.163.com/blog/static/61529835201522905624494/  混淆矩阵（Confusion Matrix）:        在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。        在图像精度评价中，主要用于比
混淆矩阵
qq_44441926的博客
04-26 1902
《python机器学习实例》 混淆矩阵（confusion matrix）是理解分类模型性能的数据表，它有助于我们理解如何把测试数据分成不同的类。当想对算法进行调优时，就需要在对算法做出改变之前了解数据的错误分类情况。有些分类效果比其他分类效果更差，混淆矩阵可以帮助我们理解这些问题。先看看如图2-8所示的混淆矩阵。 在图2-8中，我们可以看出不同类型的分类数据。理想情况下，我们希望矩阵非对角线元素都是0，这是最完美的分类结果。先看看class 0，一共52个样本属于class 0。如果对第一行数据求和，.
混淆矩阵(Confusion Matrix)
joeland209的博客
05-02 4万+
混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。 以下有几个概念需要先说明： TP(True Positive): 真实为0，预测也为0 FN(False Negative): 真实为0，预测为1 FP(False Positive): 真实为1，预测为0 TN(True Negative): 真实为0，预测也为0 :分类模型总体判断的准确率(包括了所有cl
机器学习知识总结——模型评估标准之混淆矩阵
c2861024198的博客
01-27 647
模型评估标准 混淆矩阵 预测值=1 预测值=0 真实值=1 TP FN 真实值=0 FP TN TP=True Postive=真阳性;FP=False Positive=假阳性 TN = True Negative=假阴性;FN=False Negative=假阴性 什么是查准率/精确率 Precision=TPTP+FP Precision=\frac{TP}{TP+FP} Precision=TP+FPTP​ 什么是查全率/召回率 Recall=TPTP+FN Recall
机器学习测试模型 的混淆矩阵
大西瓜不甜的博客
06-26 1659
（Confusion Matrix）: 混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目：如下图，第一行第一列中的43表示有43个实际归属第一类的实例被预测为第一类，同理，第一行第二列的2表示有2个实际归属为第一类的实例被错误预测为第二类。 如有150个样本数据，预测为1,2,3类各为50个。分类结束后得到的混淆矩阵为： 预测 类..
使用python库绘制混淆矩阵(数字不居中，精度显示问题的解决)
jtyjaykkk的博客
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在写小论文期间需要绘制混淆矩阵，通过查阅资料解决了如下的问题。 1）混淆矩阵中数字不居中 解决方法：设置plt.text中的va和ha参数为’center’ plt.text(first_index, second_index, int(confusion[first_index][second_index]), va='center', ha='center', fontsize=13.5) 2）混淆矩阵中数字显示的精度
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