混淆矩阵精度评价
评价准确度的方法是
评价准确度的方法是
评价准确度的方法可以有多种，下面列举了一些常见的方法：
1. 混淆矩阵：通过计算真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量，可以得出模型分类的准确度、召回率和精确度等指标。
2. ROC曲线和AUC值：通过计算模型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率，可以绘制ROC曲线，并计算出曲线下的面积AUC，用于评估模型分类的准确度。
3. 回归指标：对于回归问题，可以使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等指标来评价模型的预测准确度。
4. 对数损失函数：常用于评价概率预测模型，在分类问题中，使用对数损失函数可以评估模型预测的准确度。
5. 十折交叉验证：通过将数据集划分为十个子集，依次将其中一个子集作为验证集，其余九个子集作为训练集，进行十次训练和验证，然后取平均值来评估模型的准确度。
6. Kappa系数：用于评估分类模型的准确度。
它考虑了模型的预测结果与随机预测之间的一致性。
7. 对比人工标注结果：将模型的预测结果与人工标注结果进行对比，计算准确率、召回率、精确度等指标来评估模型的准确度。
这些方法可以根据任务的特点和需求选择合适的评价指标来评估模型的准确度。
图像分类中混淆矩阵精度验证法中的几个指标说明
图像分类中混淆矩阵精度验证法中的⼏个指标说明选择主菜单->Classification->Post Classification->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：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。
被正确分类的像元数⽬沿着混淆矩阵的对⾓线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数，如本次精度分类精度表中的Overall Accuracy = (110230/125843) 87.5933%。
Kappa系数（Kappa Coefficient）它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对⾓线（X KK）的和，再减去某⼀类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平⽅减去某⼀类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。
Kappa计算公式错分误差（Commission）指被分为⽤户感兴趣的类，⽽实际属于另⼀类的像元，它显⽰在混淆矩阵⾥⾯。
本例中，总共划分为林地有19210个像元，其中正确分类16825，2385个是其他类别错分为林地（混淆矩阵中林地⼀⾏其他类的总和），那么其错分误差为2385/19210= 12.42%。
漏分误差（Omission）指本⾝属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中的像元数。
如在本例中的林地类，有真实参考像元16885个，其中16825个正确分类，其余60个被错分为其余类（混淆矩阵中耕地类中⼀列⾥其他类的总和），漏分误差60/16885=0.36%制图精度（Prod.Acc）是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对⾓线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列的总和）的⽐率。
如本例中林地有16885个真实参考像元，其中16825个正确分类，因此林地的制图精度是16825/16885=99.64%。
混淆矩阵的评价指标
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具，通常用于二分类问题（正类和负类）。
混淆矩阵的四个基本指标是真正例（True Positives，TP）、真负例（True Negatives，TN）、假正例（False Positives，FP）和假负例（False Negatives，FN）。
根据这些指标，可以计算出一系列评价指标，常见的有：
准确率（Accuracy）：准确率是分类正确的样本数与总样本数的比例，用于衡量分类模型整体的预测准确程度。
准确率= (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
精确率（Precision）：精确率是分类为正类的样本中真正为正类的比例，用于衡量模型在预测为正类时的准确程度。
精确率= TP / (TP + FP)
召回率（Recall，也称为灵敏度或真正例率）：召回率是真正为正类的样本中被正确预测为正类的比例，用于衡量模型对正类样本的覆盖程度。
召回率= TP / (TP + FN)
F1-score：F1-score综合了精确率和召回率，用于平衡模型的准确率和召回率。
F1-score越高，说明模型的综合性能越好。
F1-score = 2 * (精确率* 召回率) / (精确率+ 召回率)
特异度（Specificity）：特异度是真负例的样本中被正确预测为负类的比例，用于衡量模型对负类样本的区分能力。
特异度= TN / (TN + FP)
这些评价指标可以帮助我们综合了解分类模型的性能，对于不同应用场景，重点关注的指标可能有所不同。
例如，对于一些应用中，更重视模型的准确率和精确率，而对另一些应用中，更注重模型的召回率和特异度。
模型指标混淆矩阵，accuracy，precision，recall，prc,auc
模型指标混淆矩阵，accuracy，precision，recall，prc,auc ⼀、混淆矩阵T和F代表是否预测正确，P和N代表预测为正还是负这个图⽚我们见过太多次了，但其实要搞清楚我们的y值中的1定义是什么，这样就不会搞错TP、FP、FN、TN的顺序，⽐如说下⾯的混淆矩阵：[[198985 29][ 73 277]]y(真实）.value_counts()：0： 1990141： 350y（测试）.value_counts()0 ：1990581 ： 306我们就会先⼊为主认为第⼀个就是TP，但其实277才是我们的TP，所以⾸要任务是要搞清楚我们的Y值等于1是属于哪⼀类，弄清楚这些，下⾯的就容易搞清楚了⼆、模型评估指标⾸先来看下这个图⽚1.准确率（accuracy）：分类正确的样本占总样本个数的⽐例使⽤上⾯的例⼦就是：(198985+277)/(198985+29+73+277)=0.9994883730262234值得注意的是，这个指标在数据极度倾斜的时候是没有任意意义的，⽐如说好坏⽤户是100:1，全部预测为好⽤户，那么准确率就是100/101=0.99009900990099012.精确度（precision）：预测是1类的且真实情况也是1类/预测是1类的使⽤上⾯的例⼦就是：277/306=0.9052287581699346在数据倾斜的时候，⽐如说好坏⽤户是100:1，全部预测为好⽤户，那么精确度是0，说明还是有点⽤处的简单来说就是叫你找出坏⼈，你确实找出⼀帮⼈，你找出这帮⼈中真正是坏⼈的⽐例，着重的是你捉到的这批⼈，不要冤枉太多好⼈precision是相对你⾃⼰的模型预测⽽⾔：true positive ／retrieved set。
假设你的模型⼀共预测了100个正例，⽽其中80个是对的正例，那么你的precision就是80%。
我们可以把precision也理解为，当你的模型作出⼀个新的预测时，它的confidence score 是多少，或者它做的这个预测是对的的可能性是多少⼀般来说呢，鱼与熊掌不可兼得。
利用混淆矩阵计算评价指标
利用混淆矩阵计算评价指标混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的工具，它通过对比模型的预测结果和实际结果，来计算各种评价指标。
以下是利用混淆矩阵计算评价指标的步骤：1. 构建混淆矩阵：首先，需要构建一个混淆矩阵。
混淆矩阵的行代表实际类别，列代表预测类别。
每个单元格的值表示实际类别为该行对应类别、预测类别为该列对应类别的样本数量。
2. 计算准确率（Accuracy）：准确率是所有样本中预测正确的样本所占的比例。
在混淆矩阵中，准确率可以通过计算所有单元格的值之和，然后除以总样本数得到。
Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)其中，TP（True Positive）表示实际为正、预测也为正的样本数；TN（True Negative）表示实际为负、预测也为负的样本数；FP（False Positive）表示实际为负、预测为正的样本数；FN（False Negative）表示实际为正、预测为负的样本数。
3. 计算精确率（Precision）：精确率是预测为正的样本中实际为正的样本所占的比例。
在混淆矩阵中，精确率可以通过计算TP / (TP + FP)得到。
4. 计算召回率（Recall）：召回率是实际为正的样本中被预测为正的样本所占的比例。
在混淆矩阵中，召回率可以通过计算TP / (TP + FN)得到。
5. 计算F1分数：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型的性能。
在混淆矩阵中，F1分数可以通过计算2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)得到。
这些指标可以帮助我们全面了解模型的性能，特别是在类别不平衡的情况下。
注意，当计算这些指标时，需要确保混淆矩阵中的值是正确的，否则可能会得到错误的结果。
分类精度评价的原理方法
分类精度评价的原理方法分类精度评价是用来衡量分类模型在对数据进行分类任务时的准确性和有效性的一种评估方法。
在分类任务中，模型通过学习一组训练数据来建立一个能够将输入数据正确分类的决策模型。
通过分类精度评价，可以评估模型对新数据的分类能力，从而判断模型的效果优劣。
分类精度评价的原理方法主要包括混淆矩阵、准确率、召回率、F1值等指标。
下面将逐一介绍这些指标的原理和计算方法。
1. 混淆矩阵（Confusion Matrix）混淆矩阵是分类任务中常用的评估指标之一。
它以实际分类结果和模型预测结果为基础，构建一个N*N的矩阵，N代表类别个数。
矩阵的行表示实际分类类别，列表示模型预测类别。
矩阵中的元素表示模型将样本预测为某个类别的次数。
2. 准确率（Accuracy）准确率是指模型正确分类的样本数与总样本数之比。
准确率越高，说明模型的分类准确性越高。
准确率的计算公式为：准确率= (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中TP表示真正例（模型预测为正类且实际为正类的样本数），TN表示真负例（模型预测为负类且实际为负类的样本数），FP表示假正例（模型预测为正类但实际为负类的样本数），FN表示假负例（模型预测为负类但实际为正类的样本数）。
3. 召回率（Recall）召回率是指模型正确分类的正样本数与总正样本数之比。
召回率越高，说明模型对正类的分类能力越好。
召回率的计算公式为：召回率= TP / (TP + FN)。
4. 精确率（Precision）精确率是指模型预测为正类中真正为正类的比例。
精确率越高，说明模型误判为正类的概率越小。
精确率的计算公式为：精确率= TP / (TP + FP)。
5. F1值（F1-Score）F1值是综合考虑了精确率和召回率的指标，用于评估分类模型的综合性能。
F1值的计算公式为：F1值= 2 * (精确率* 召回率) / (精确率+ 召回率)。
除了以上介绍的指标，还有一些相关的评估方法，例如平均分类精度（Mean Accuracy）、ROC曲线、AUC（Area Under Curve）等。
遥感图像分类精度之评价指标：混淆矩阵、总体精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数
混淆矩阵遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。
对遥感影像分类结果进行评估就是一个通过比较检验样本与分类结果的符合程度来确定分类准确度的过程。
精度与准确度“精度”，是对同一批样本采用相同方法进行多次的测定，比较各次的测定值之间彼此接近的程度。
如果每个测定值彼此之间越接近，则精度越高，体现的是测定结果的重现性。
例如，测量一段线段的长度，每次都采用相同的方法——用直尺进行测量，经过多次测量之后我们发现，每次测量的结果都是1cm，这就说明我们以直尺进行测量这种方法的精度很高。
准确度则不然，是指测量结果与真实值相符合的程度。
还是以测量线段长度举例，真实的线段长度为1.00001cm，测量结果为1cm，这就说明测量方法的准确度还是很高的。
两者之间的关系：准确度高，意味着精度也很高，但是精度高却不意味着准确度高。
假设第一次的测量结果为1.5cm，第二次为1.52cm，第三次为1.49cm，表面上我们的精度很高，但实际上线段的长度只有1.00001cm，准确度并不高。
评估指标1总体分类精度（Overall Accuracy）指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。
即混淆矩阵中对角线上的像元数总和除以总像元数目。
2生产者精度生产者精度，也称制图精度，指相对于检验数据中的任意一个随机样本，分类图上相同位置的分类结果与其相一致的概率。
即混淆矩阵中，分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。
3用户精度指在分类结果中任取一随机样本，其所具有的类型与地表真实情况相符合的条件概率。
即混淆矩阵中，分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。
图像分类中混淆矩阵精度验证法中的几个指标说明
图像分类中混淆矩阵精度验证法中的几个指标说明选择主菜单->Classification->Post Classification->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：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。
被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数，如本次精度分类精度表中的Overall Accuracy = (110230/125843) 87.5933%。
●Kappa系数（Kappa Coefficient）它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK）的和，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。
Kappa计算公式●错分误差（Commission）指被分为用户感兴趣的类，而实际属于另一类的像元，它显示在混淆矩阵里面。
本例中，总共划分为林地有19210个像元，其中正确分类16825，2385个是其他类别错分为林地（混淆矩阵中林地一行其他类的总和），那么其错分误差为2385/19210= 12.42%。
●漏分误差（Omission）指本身属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中的像元数。
如在本例中的林地类，有真实参考像元16885个，其中16825个正确分类，其余60个被错分为其余类（混淆矩阵中耕地类中一列里其他类的总和），漏分误差60/16885=0.36%●制图精度（Prod.Acc）是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对角线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列的总和）的比率。
如本例中林地有16885个真实参考像元，其中16825个正确分类，因此林地的制图精度是16825/16885=99.64%。
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混淆矩阵是用来表示精度评价的一种标准格式。
混淆矩阵是n 行n 列的矩阵，其中n 代表类别的数量，一般可表达为以下形式，如下表所示。
该矩阵的列为参考影像信息，行为被评价影像分类结果信息，行与列相交的部分概括了分类到与参考类别有关的某一特定类别中的样本数目，样本数可以为像元数目、或者分割对象数目。
矩阵的主对角元素（1122,,nn x x x L ）为被分到正确类别的样本数，对角线以外的元素为遥感分类相对于参考数据的错误分类数，最右边一列是每类别在分类图上的总数量，而底部的一行显示的是每类别在
参考图上的总数量。
其中，ij x 是分类数据中第i 类和参考数据类型第j 类的分类样本数；1n i ij j x x +==∑为分类所得到的第i 类的总和；1
n
j ij i x x +==∑为
参考数据的第j 类的总和；N 为评价样本总数。
基本的评价指标如下：
（1）总体分类精度（Overall Accuracy ）： 1OA n
kk
k x N ==∑总体分类精度是具有概率意义的一个统计量，表述的是对每一个随机样本，所分类的结果与参考数据所对应区域的实际类型相一致的概率。
（2）用户精度（对于第i 类，User Accuracy ）：
UA ii
i x
x +
=用户精度表示从分类结果中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面实际类型相同的条件概率。
（3）制图精度（对于第j 类，Producer Accuracy ）： PA
jj j
x x +=
制图精度表示相对于参考数据中的任意一个随机样本，分类图上同一地点的分类结果与其相一致的条件概率。
土地利用分类中常用的属性精度即为制图精度。
总体精度、用户精度和制图精度从不同的侧面描述了分类精度，是简便易行并具有统计意义的精度指标。
与这些统计量相关联的度量还有经常提到的漏分与错分概率。
（4）错分率（对于第i 类，commission ） FR=
i ii i x x x ++-
错分率表示从分类结果中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面实际类型不相同的条件概率。
即错分的像元（对象）指本身属于分类结果中的某一类，而实际属于其他类。
（5）漏分率（对于第j 类，omission ） MR j jj j
x x x ++-=
漏分率表示相对于参考数据中的任意一个随机样本，分类图上同一地点的分类结果与其不一致的条件概率。
即漏分的像元（对象）指本身属于地表参考数据类别，而没有被分类器分到相应类别中。
漏分率与制图精度互补，而错分率与用户精度为互补。
（6）Kappa 分析 总体精度、用户精度或制图精度指标的客观性依赖于采样样本以及方法，在用这些指标分析后，仍需要一个更客观的指标来评价分类质量。
Kappa 分析是一种定量评价遥感分类图与参考数据之间一致性或精度的方法，它采用离散的多元方法，更加客观地评价分类质量，克服了混淆矩阵过于依赖样本和样本数据的采集过程。
Kappa 分析产生的评
价指标被称为hat κ统计，是一种测定两幅图之间吻合度或精度的指标。
()()11
hat 21
κn n
ii i i i i n
i i i N x x x N x x ++==++=-=-∑∑∑式中，n 是混淆矩阵中总列数（即总的类别数）；ii x 是混淆矩阵中第i 行、第i 列上样本数量，即正确分类的样本数目；
i x +和i x +分别是第i 行和第i 列的总样本数量；N 是总的用于精度评估的样本数量。
长期以来不少学者对于分类精度的评价进行了研究，研究结论认为，hat κ值>表示分类图和地面参考信息间的一致性很大或精度很高，hat κ值在表示一致性中等，hat κ值小于表示一致性很差。
任何负的hat κ值都表示分类效果差，但负值的范围取决于待评价的混淆矩阵，因此负值大小并不能表示分类效果。
Koukoulas 等人认为混淆矩阵和Kappa 系数不能很好地指示分类精度，并针对性地提出了对特定类别（或一组类别）和分类中引入误差敏感的分类精度评价指标。
分类成功指数（Classification Success Index, CSI ）适用于全部类别的精
度评估，它能够总体评价分类的有效性，计算公式为： 1
1100n i i i Ce Oe CSI n =⎛⎫⎛⎫+ ⎪
⎪ ⎪ ⎪=-⨯ ⎪
⎪ ⎪ ⎪⎝
⎭⎝⎭∑ 式中，i
Ce 为类别i 的错分率，i Oe 为类别i 的漏分率，n 为类别数目。
单类分类成功指数（Individual Classification Success Index, ICSI ）适用于针对特定类别的分类精度评价，即适用于单类分类问题或专题信息提取问题，计算公式为：
1()ICSI Oe Ce =-+
组分类成功指数（Group Classification Success Index, GCSI ）在自然环境分类应用中，常常只要求精确表示若干感兴趣地物类型，而其余类
别则不需要加以考虑。
GCSI 则适用于对一组感兴趣类别的分类精度评价问题，其计算公式为： 1
n
i i GCSI ICSI ==∑
式中，n 为感兴趣类别的数目。