10. 混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数

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#人工智能 #数据结构与算法 #python

本文介绍了混淆矩阵、总体分类精度（OA）和Kappa系数在评估分类精度中的应用。混淆矩阵详细展示了各类别的正确分类与误分类情况，而OA和Kappa系数则用于更直观地评估精度。Kappa系数通过比较实际分类与随机分类的错误率，尤其适用于处理类别不均衡的问题。文章还提供了计算混淆矩阵、OA和Kappa系数的代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

10. 混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数

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）和卡帕系数（Kappa）应用最为广泛。

总体分类精度（OA）：指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值；OA值虽然能很好的表征分类精度，但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说，其值收到像元数据较多类别的影响较大，不能很好的表征每个类别地物。

Kappa系数（Kappa）:Kappa系数是一种比例，代表着分类与完全随机的分类产生错误减少的比例，其计算过程可用如下公式表示：

二、计算和代码

以下部分代码主要实现，如何获得混淆矩阵，对于OA和Kappa系数则是很容易从混淆矩阵计算可得


    

   

  

 



                

        




    

    
  


        

            

                      
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GEE：k-fold交叉验证（输出每折的混淆矩阵、总体精度、用户精度、生产精度、Kappa系数）

				
			

			

				

					养乐多的博客
				

				

					02-12
					
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本文将介绍如何使用 Google Earth Engine（GEE）平台进行土地覆盖分类，并采用随机森林分类器和K折交叉验证来评估模型性能。整个流程包括卫星影像预处理、纹理与光谱特征提取以及模型性能评估。结果输出每折的总体精度、用户精度、生产精度、Kappa系数以及混淆矩阵。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
混淆矩阵精度计算

				
			

			

				

					wangqx9323的博客
				

				

					03-07
					
					523
					
				

			

		

		

			
				
混淆矩阵精度计算以及数据统计

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
总体分类精度和kappa系数计算实例详细介绍！

				
			

			

				

					qq_41828818的博客
				

				

					05-10
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈
一、分类精度和kappa系数的计算公式
首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式


1.1总体分类精度：

1.2kappa系数：


我们先知道总体分类精度和kappa系数的公式，下面看具体怎么操作
二、生成随机点
在真彩色（或者假彩色）影像在随机生成随机点。

			
		

	





	

		

			

				
					
Kappa系数和总体精度计算 Matlab实现

				
			

			

				

					09-20
				

			

		

		

			
				
Kappa系数和总体精度计算 Matlab实现

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
混淆矩阵计算遥感分类精度（总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等）

				
			

			

				

					weixin_45973418的博客
				

				

					04-06
					
					3492
					
				

			

		

		

			
				
假设分类结果的某类别的生产者精度为 80%，那么如果该类别有10个像素的话，则有2个没有分到该类别（丢失了）。假设分类结果的某类别的用户精度为 80%，则用户拿到分类结果后，10个像元中有8个是对的，2个是错的；

			
		

	





	

		

			

				
					
混淆矩阵计算公式（总体精度，KAPPA值，用户精度，生产者精度）

				
			

			

				

					weixin_41619112的博客
				

				

					01-18
					
					2821
					
				

			

		

		

			
				
Kappa值用于衡量分类结果与随机猜测之间的一致性检验，考虑了偶然正确分类的情况。总体精度衡量的是所有正确预测的样本占总样本数的比例，反映了分类器整体的准确度。用户精度衡量的是从分类结果中正确预测的类别占该类别预测总数的比例。生产者精度衡量的是在实际类别中被正确分类的样本所占的比例。

			
		

	





	

		

			

				
					
计算kappa系数，总体精度

				
			

			

				

					04-18
				

			

		

		

			
				
用win32做的，代码简单，利用二维数组计算kappa，总体精度

			
		

	





	

		

			

				
					
【Python】一个简陋的基于混淆矩阵计算遥感分类精度（总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等）的代码

				
			

			

				

					Leaze932822995的博客
				

				

					02-28
					
					8940
					
				

			

		

		

			
				
目录1 简介2 案例和代码说明3 完整代码
1 简介
有一篇文章返修了，由于文章的重点不在分类所以我之前就随便写个Kappa系数上去，没想到审稿人居然要求我提供其他参数ಥ_ಥ可是我只大概存了个各类型的分类。。。后来整理整理也只能得到一个混淆矩阵。。。说实话分类我做得也不多，作为纯ArcGIS党以前只知道有软件可以跑各种精度或GEE用现成代码跑。。本着靠自己不靠别人的想法，这次我就想写一个基于混淆矩阵计算总体精度（Overall Accuracy，OA）、Kappa系数（Kappa Coefficient）、

			
		

	





	

		

			

				
					
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
多分类问题中混淆矩阵(Confusion Matrix)的Matlab画法

				
			

			

				

					12-07
				

			

		

		

			
				
Matlab code for computing and visualization: Confusion Matrix, Precision/Recall, ROC, Accuracy, F-Measure etc. for Classification. 
Matlab通过分类的label计算混淆矩阵Confusion Matrix并且显示的函数只要一句代码就行了，方便。
[confusion_matrix]=compute_confusion_matrix(predict_label,num_in_class,name_class);

			
		

	





	

		

			

				
					
kappa系数

				
			

			

				

					lntu_ling
				

				

					09-20
					
					4336
					
				

			

		

		

			
				
Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的。

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,正确分类的样本数量之和=43+45+49，样本总数=43+2+0

			
		

	





	

		

			

				
					
分类精度评价

					
热门推荐

				
			

			

				

					Suan2014的博客
				

				

					09-20
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_95f4ca670102v9rs.html

易康Developer软件中提供的【Error Matrix based on TTA MASK】和【Error Matrix based on Samples】两种精度评价方式，前者是一种基于像素的精度评价，通常情况是将验证样本的点文件或面文件以矢量专题数据的形式导入后转化为评价

			
		

	





	

		

			

				
					
Matlab Kappa系数和总体精度OA计算

				
			

			

				

					jiekeheiguanglan的博客
				

				

					07-26
					
					1575
					
				

			

		

		

			
				
Kappa系数和总体精度OA计算

			
		

	





	

		

			

				
					
kappa系数简介---一致性与分类准确度指标

				
			

			

				

					xys430381_1的专栏
				

				

					09-24
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
kappa系数简介
为什么要使用kappa
分类问题中，最常见的评价指标是acc，它能够直接反映分正确的比例，同时计算非常简单。但是实际的分类问题种，各个类别的样本数量往往不太平衡。在这种不平衡数据集上如不加以调整，模型很容易偏向大类别而放弃小类别(eg: 正负样本比例1:9，直接全部预测为负，acc也有90%。但正样本就完全被“抛弃”了)。此时整体acc挺高，但是部分类别完全不能被召回。
这时需要一种能够惩罚模型的“偏向性”的指标来代替acc。而根据kappa的计算公式，越不平衡的混淆矩阵，kappa值就

			
		

	





	

		

			

				
					
评价指标对比：准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数

				
			

			

				

					m0_64748541的博客
				

				

					04-16
					
					7911
					
				

			

		

		

			
				
在人工智能算法中，算法实现，训练模型完成后，为了判定算法的好坏，需要对训练的模型进行评价，而评价的指标主要有以下几种：准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数，下面分别进行讲解

1 场景假设


假如某班有女生20人,男生80人,共计100人.目标是找出所有女生,某人（分类器）挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了。针对上述场景，现在换一种说法：总人数是100人，他把其中70人（20女+50男）判定正确

			
		

	





	

		

			

				
					
遥感影像单目标提取精度评价指标kappa系数的计算公式

				
			

			

				

					miao18的博客
				

				

					02-03
					
					6254
					
				

			

		

		

			
				
单目标提取为二分类，即将整幅影像分为两类，目标与背景，计算kappa系数时可利用公式简便计算。

			
		

	





	

		

			

				
					
模型评估指标中分类评价指标(acc，recall ,precision,F1,fusion matrix, kappa,roc)

				
			

			

				

					qq_41999081的博客
				

				

					11-19
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
通常我们在构建模型之后都会涉及到一个模型的精度评价。针对不同的模型由主要可以分回归评价指标和分类评价指标，本文主要是想梳理一下各种不同类型的分类评价指标原理。

目录

分类评价指标

分类评价指标

在了解二分类之前需要先了解下面四个概念

TP（正确预测正分类结果）
			FP(错误预测正分类结果)
		TN(正确预测负分类结果)
			FN（错误预测负分类结果
		

Accuracy（总体分类精度）：预测正确的样本数 / 所有的样本数

 

Precision（精确度）：.........

			
		

	





	

		

			

				
					
混淆矩阵及常用评价指标介绍

				
			

			

				

					weixin_41391619的博客
				

				

					04-29
					
					2673
					
				

			

		

		

			
				
混淆矩阵及常用评价指标介绍,roc曲线绘制，实例介绍，超详细代码

			
		

	





	

		

			

				
					
混淆矩阵，分类精度，Kappa

					
最新发布

				
			

			

				

					07-09
				

			

		

		

			
				
<think>首先，用户要求用中文回答问题。问题是：“混淆矩阵，分类精度，Kappa”。这看起来像是机器学习或统计学中的概念列表，所以我需要解释这些术语。

关键术语：
- **混淆矩阵（Confusion Matrix）**：一个表格，用于描述分类模型的性能，显示真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真负例（True Negative）和假负例（False Negative）。
- **分类精度（Classification Accuracy）**：正确预测的样本数占总样本数的比例。公式为：(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
- **Kappa（Cohen's Kappa）**：一个统计量，用于衡量分类器的一致性，考虑了偶然一致性的可能性。常用于评估分类器的可靠性。

我的回答应该简洁地解释这些概念。用户没有指定更详细的问题，所以我应该提供基本定义。

然后，在回答后，必须提出3-5个相关问题，并以“§§相关问题§§”开头，后面跟着问题列表。问题必须基于用户的问题和我的回答。

回答结构：
1. **回答部分**：用中文解释混淆矩阵、分类精度和Kappa。
2. **相关问题部分**：以“§§相关问题§§”开头，然后列出3-5个相关问题。问题应该与主题相关，鼓励进一步讨论。

确保相关问题：
- 基于用户的问题（分类评估指标）。
- 基于我的回答（解释这些概念）。
- 数量在3-5个之间。
- 输出时，第一行必须是“§§相关问题§§”，然后直接列出问题，不要换行分散。意思是问题应该连续列出，可能用数字或点号分隔。

从示例看：
- 回答后，输出“§§相关问题§§”，然后换行列出问题如“1. ···”。

在示例中，是：
```
§§相关问题§§
1. ···
2. ···
3. ···
```
所以，我需要输出“§§相关问题§§”后换行，然后列出问题。

现在，brainstorm相关问题：
1. 混淆矩阵如何帮助改进分类模型？
2. 分类精度有什么局限性？为什么有时使用其他指标？
3. Kappa系数如何计算？公式是什么？
4. 在哪些场景下Kappa比精度更可靠？
5. 混淆矩阵可以用于多类分类吗？如何扩展？

确保3-5个问题。

完整回答：
- 先解释混淆矩阵、分类精度和Kappa。
- 然后输出“§§相关问题§§”和问题。

用中文写。</think>混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的表格，它将预测结果与真实标签对比，分为真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（FN）四个类别。分类精度（Classification Accuracy）是模型正确预测的样本比例，计算公式为（TP + TN）/（TP + TN + FP + FN），但它在样本不平衡时可能误导。Kappa（Cohen's Kappa）系数则衡量分类器的一致性，考虑了偶然因素，公式为（观察一致率 - 期望一致率）/（1 - 期望一致率），常用于评估模型的可靠性。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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