混淆矩阵精度评价
混淆矩阵编程计算方法
误差矩阵（混淆矩阵）评价法基于误差矩阵的分类精度评价方法误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。
通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。
参考数据设n为遥感分类精度评价中总的样本数，k为总的分类类别数目，nij为RS中被分为i类而在参考类别中属于j类的样本数目。
则，在RS中被分为i类的样本数目为：ni+=∑nij （j=1~k）参考类别为j的样本数目为：n+j=∑nij （i=1~k）总体精度（overall accuracy）为：OA =（∑nii）/n （i=1~k）生产者精度（producer’s accuracy）为：PAj = njj / n+j用户精度（user’s accuracy）为：UAi = nii / ni+Kappa分析，统计意义上反映分类结果在多大程度上优于随机分类结果，可以用于比较两个分类器的误差矩阵是否具有显著差别。
Kappa分析产生的评价指标被称为K统计值：[转载]erdas分类精度评价三Erdas中的分类精度评价1.打开分类结果（img）2. Classifier >Accuracy Assessment3. Accuracy Assessment窗口中，open >选择分类结果（img）4. View > select viewr选择打开的影像（img）的窗口5. Edit > create /add random point设置Number of points (生成多少个随机点)，select classes，可以选择只在某些类中生成随机点6. Edit >Show Class Values7. View > Show All8.在Reference列中输入该点的参考类别号9. Report > Accuracy Report该报告中有生产者精度，用户精度，总体精度，Kappa等数值。
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。
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。
分类精度评价
遥感影像分类精度评价遥感影像分类精度评价(2009-11-20 14:20:57)在ENVI中，选择主菜单->Classification->Post Classification->ConfusionMatrix->Using Ground Truth ROIs。
将分类结果和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（像素和百分比），就可以得到精度报表。
对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。
有两种方式用于精度验证：一是混淆矩阵，二是ROC曲线，比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度，比较形象。
对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价，而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和拥护精度。
1、混淆矩阵（Confusion Matrix）: 主要用于比较分类结果和地表真实信息，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。
混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。
混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量，有像元数和百分比表示两种。
2、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，地表真实图像或地表真实感兴趣区限定了像元的真实分类。
被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布，它显示出被分类到正确地表真实分类中的像元数。
像元总数等于所有地表真实分类中的像元总和。
3、Kappa系数：是另外一种计算分类精度的方法。
它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类中地表真实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，再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实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所得到的。
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%。
三分类模型的评价标准
三分类模型的评价标准在评估三分类模型的表现时，以下是常见的评价标准：1.准确率（Accuracy）准确率是模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
对于三分类问题，准确率可以定义为正确预测的类别标签数量除以总类别标签数量。
这是一个直观的性能指标，但可能不适用于不平衡类别的数据集。
2.精度（Precision）精度是指模型预测为正例的样本中真正为正例的样本所占比例。
在三分类问题中，精度可以定义为真正为正例的样本数除以所有被预测为正例的样本数。
精度有助于了解模型在识别正例方面的准确性。
3.召回率（Recall）召回率是指真正为正例的样本中被模型预测为正例的样本所占比例。
在三分类问题中，召回率可以定义为真正为正例的样本数除以所有被正确预测为正例和负例的样本数之和。
召回率有助于了解模型在识别所有正例方面的能力。
4.F1分数（F1 Score）F1分数是精度和召回率的调和平均数，用于综合考虑模型的精度和召回率。
F1分数越高，表示模型的整体性能越好。
在三分类问题中，F1分数定义为精确度和召回率的加权平均值。
5.混淆矩阵（Confusion Matrix）混淆矩阵用于描述模型在每个类别上的预测性能。
通过混淆矩阵，我们可以计算出每个类别的真正例、假正例和假反例的数量，从而了解模型的总体性能。
在三分类问题中，混淆矩阵包括三个行和一个列，分别对应三个类别的真实标签和预测标签。
6.ROC曲线（ROC Curve）ROC曲线是一种可视化工具，用于展示模型在不同阈值下的真假阳性率和真假阴性率的变化情况。
通过ROC曲线，我们可以了解模型的敏感性和特异性，并确定最佳的阈值来最大化某个指标（如AUC-ROC）。
在三分类问题中，ROC曲线可以展示模型在三个类别上的性能。
7.AUC-ROC（Area Under the ROC Curve）AUC-ROC是ROC曲线下的面积，用于衡量模型的整体性能。
AUC-ROC 的值越接近1，表示模型的整体性能越好。
计算机视觉识别算法精度 常用方法
计算机视觉识别算法精度常用方法计算机视觉识别算法是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从中提取出有用的信息，实现对图像或视频内容的自动识别和理解。
算法的精度是衡量算法性能的重要指标，它反映了算法对于不同类别的目标识别的准确程度。
计算机视觉识别算法的精度可以通过多种方法进行评估和计算。
下面将介绍一些常用的方法：1. 准确率（Accuracy）：准确率是最常用的评估指标之一，它表示算法在所有样本中正确分类的比例。
计算准确率的方法是将算法预测正确的样本数除以总样本数。
准确率越高，说明算法识别的准确性越好。
2. 精确率（Precision）：精确率是指算法在被识别为正例的样本中，真正为正例的比例。
计算精确率的方法是将算法预测为正例且正确的样本数除以算法预测为正例的样本数。
精确率越高，说明算法的误识别率越低。
3. 召回率（Recall）：召回率是指算法在所有正例中，能够正确识别出的比例。
计算召回率的方法是将算法预测为正例且正确的样本数除以真实正例的样本数。
召回率越高，说明算法对于正例的识别能力越强。
4. F1值（F1-Score）：F1值是综合考虑精确率和召回率的评价指标。
它是精确率和召回率的调和平均值，计算公式为：F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。
F1值越高，说明算法在精确率和召回率上的表现越好。
5. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵是一种可视化评估算法性能的方法。
它是一个二维矩阵，行表示真实标签，列表示预测标签。
混淆矩阵的每个元素表示算法将真实标签预测为对应列标签的次数。
通过分析混淆矩阵，可以直观地了解算法在各个类别上的识别情况。
除了上述方法，还有一些其他的评估指标和方法，例如ROC曲线、AUC值等。
不同的评估方法适用于不同的应用场景和问题，可以根据具体情况选择合适的评估方法。
在实际应用中，为了提高计算机视觉识别算法的精度，可以采取以下方法：1. 数据预处理：对原始图像或视频进行预处理，如图像增强、去噪等，可以提高算法对图像的识别能力。
envi混淆矩阵精度标准
在遥感图像处理中，混淆矩阵是一种常用的评估分类器性能的工具。
它通过展示实际类别和预测类别之间的匹配程度，来评估分类器的精度、召回率、F1分数等指标。
以Envi软件为例，我们可以通过创建混淆矩阵来评估分类器的性能。
对于混淆矩阵的精度分析，我们需要考虑以下几个方面：一、精度精度是分类器正确预测的正样本数量占所有预测为正样本的比例。
对于混淆矩阵，精度反映了预测为正的样本中真正为正的样本所占的比例。
如果精度接近1，说明分类器在正样本的预测上表现良好。
二、召回率召回率是分类器正确预测的正样本数量占所有真正的正样本的比例。
对于混淆矩阵，召回率反映了预测为正的样本中真正为正的样本所占的比例，同时也反映了分类器在漏报方面的表现。
如果召回率接近1，说明分类器在漏掉真正的正样本方面的表现良好。
三、F1分数F1分数是精度和召回率的调和平均数，综合考虑了分类器的精度和召回率。
对于混淆矩阵，F1分数反映了分类器在区分正负样本方面的性能。
一个接近1的F1分数说明分类器在区分正负样本方面表现良好。
基于以上分析，我们可以得出以下标准：1. 当精度大于等于80%，我们认为分类器的正样本预测性能良好。
2. 当召回率大于等于80%，我们认为分类器的漏报情况得到有效控制。
3. 当F1分数大于等于80%，我们认为分类器在区分正负样本方面表现优秀。
满足以上标准，说明分类器的精度、召回率和F1分数均表现良好，可以在实际应用中发挥出较好的性能。
同时，我们还需要考虑其他因素，如分类器的复杂度、计算速度、对噪声和异常值的处理能力等，以综合评估分类器的整体性能。
在实际应用中，我们可以通过调整分类器的参数、优化特征选择和特征提取等方法，进一步提高分类器的精度和性能。
同时，我们还需要定期对分类器进行评估和调整，以确保其在不同数据集和任务上的表现始终保持优秀。
混淆矩阵精度评价
混淆矩阵精度评价作者: 日期: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"行"列的矩阵，其中"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，样木数可以为像元数目、或者分割对象数目。
矩阵的主对角元素(九宀"…兀A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，勺是分类数据中第i类和参考数据类型第j 类的分类样木数；为分类所得到的第i类的总和；"土筍为>1 /-I 参考数据的第j类的总和；N为评价样本总数。
基于混淆矩阵，可以统计一系列评价指标对分类提取结果进行评价，基本的评价指标如下:(1)总体分类精度(OverallAccuracy)：A-l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木，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 = %+用户精度表示从分类结果中任取一个随机样木，其所具有的类型与地而实际类型相同的条件概率。
（3）制图精度（对于第j类，Producer Accuracy）:PA =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，类，commission）FR=G_X//心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而实际类型不相同的条件概率。
遥感影像分类的算法与精度评价方法探究
遥感影像分类的算法与精度评价方法探究随着遥感技术的发展和应用广泛，遥感影像的分类成为了研究的热点之一。
遥感影像分类是将遥感影像中的像素按照其地物类别进行识别和分类的过程。
在遥感影像分类中，算法的选择和精度评价方法的确定至关重要。
本文将探究遥感影像分类的算法和精度评价方法，并分析它们在实际应用中的优缺点。
一、遥感影像分类算法1. 基于像素的分类算法基于像素的分类算法是遥感影像分类中最常用的一种方法。
它将每个像素点作为独立的单元进行分类，通常使用的算法包括最大似然法、支持向量机和决策树等。
最大似然法是一种概率统计的算法，可以通过计算每个像素点的概率来确定其所属类别。
支持向量机利用样本点在特征空间中的位置来构建分类器，对于非线性可分的遥感影像分类效果较好。
决策树将遥感影像的特征按照一定的规则组织成树状结构，通过判断路径上的条件来确定像素的分类。
2. 基于对象的分类算法基于对象的分类算法是近年来兴起的一种分类方法。
它将相邻的像素点合并成对象，然后对这些对象进行分类。
与基于像素的分类算法相比，基于对象的分类算法考虑了空间上的相邻关系，可以更好地处理遥感影像中的纹理和边界信息。
基于对象的分类算法常用的有分水岭算法、区域生长算法和基于图的分割算法等。
二、遥感影像分类精度评价方法遥感影像分类精度评价是判断分类结果好坏的重要标准。
常用的精度评价方法包括混淆矩阵、准确度评价和Kappa系数等。
1. 混淆矩阵混淆矩阵是一种将分类结果与实际情况进行对比的方法。
它将分类结果按照实际类别进行统计，得到一个矩阵，其中每个元素表示分类结果中被正确分类到某一类的像素个数。
通过分析混淆矩阵可以得到不同类别的分类精度和错误分类情况。
2. 准确度评价准确度评价是计算分类结果准确率的一种方法。
准确率是指分类结果中被正确分类的像素数占总像素数的比例。
准确度评价方法可以根据分类结果中每个类别的像素数和正确分类的像素数来计算准确率。
3. Kappa系数Kappa系数是一种用来评价分类结果与实际情况一致性的方法。
envi混淆矩阵精度评价步骤
envi混淆矩阵精度评价步骤Envi混淆矩阵精度评价步骤一、引言在机器学习和数据挖掘领域，混淆矩阵是一种常用的性能评价指标，用于评估分类模型的准确性和可靠性。
Envi混淆矩阵精度评价步骤是一种常见的对分类模型进行评估的方法，本文将详细介绍这一评价步骤的具体内容。
二、概述Envi混淆矩阵精度评价步骤主要包括以下几个步骤：准备样本数据、构建分类模型、使用模型进行分类、计算混淆矩阵、计算精度指标。
下面将对每个步骤进行详细介绍。
三、准备样本数据在进行Envi混淆矩阵精度评价之前，首先需要准备样本数据。
样本数据应具有代表性，并且包含已知的分类标签。
通常，样本数据被分为训练集和测试集，训练集用于构建分类模型，测试集用于评估模型的性能。
四、构建分类模型在准备好样本数据之后，接下来需要构建分类模型。
分类模型可以是基于统计方法、机器学习方法或深度学习方法等。
构建模型的过程需要选择适当的特征、选择合适的算法，并进行模型的训练和验证。
五、使用模型进行分类在构建好分类模型之后，就可以使用该模型进行分类了。
将测试集中的样本输入到模型中，模型会给出每个样本的分类结果。
分类结果可以是预测的标签或者是概率值。
六、计算混淆矩阵混淆矩阵是衡量分类模型性能的重要指标。
它是一个二维矩阵，行代表真实的类别，列代表预测的类别。
根据分类结果和真实标签，可以计算出混淆矩阵的各个元素。
七、计算精度指标根据混淆矩阵的元素，可以计算出一系列精度指标，用于评估模型的性能。
常见的精度指标包括准确率、召回率、F1值等。
准确率是指分类正确的样本数量占总样本数量的比例；召回率是指分类正确的正样本数量占真实正样本数量的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均值。
八、总结Envi混淆矩阵精度评价步骤是一种常用的对分类模型进行评估的方法。
通过准备样本数据、构建分类模型、使用模型进行分类、计算混淆矩阵和计算精度指标，可以评估模型的准确性和可靠性。
在实际应用中，可以根据具体需求选择适合的模型和精度指标，并对模型进行优化和改进。
遥感影像分类精度评价
遥感影像分类精度评价遥感影像分类是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行地物分类的过程。
精度评价是评估分类结果与实际地物分布之间的一致性程度的过程。
在遥感影像分类精度评价中，常用的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数、总体精度和准确率以及召回率等指标。
下面将对这些评价方法进行详细介绍。
一、混淆矩阵法混淆矩阵法是一种常用的分类精度评价方法，通过统计分类结果和实际地物分布之间的一致性进行评估。
混淆矩阵是一个N*N的矩阵，其中N 表示分类的类别数。
矩阵的行和列分别表示实际类别和分类类别，每个元素表示实际类别在分类结果中的分布情况。
通过计算混淆矩阵可以得出分类的总体精度、准确率、召回率等指标。
二、Kappa系数Kappa系数是一种常用的评估分类结果一致性的统计量。
Kappa系数取值范围为[-1,1]，其中-1表示完全不一致，0表示随机一致，1表示完全一致。
Kappa系数越大表示分类结果的一致性越好。
计算Kappa系数需要利用混淆矩阵中的各项数据进行计算。
三、总体精度和准确率以及召回率总体精度是指分类结果正确的分类数占总分类数的比例，是衡量分类正确率的重要指标。
总体精度的计算公式为：总体精度=（分类正确的样本数/总样本数）*100%。
准确率是指分类结果中真阳性（TP，分类正确的正例）和真阴性（TN，分类正确的负例）的比例，计算公式为：准确率=TP/(TP+FP)。
召回率是指真阳性比真阳性和假阴性（FN，分类错误的负例）的比例，计算公式为：召回率=TP/(TP+FN)。
总体精度、准确率和召回率都是衡量分类精度的重要指标，可以综合评价分类结果的正确性和完整性。
在进行遥感影像分类精度评价时，应根据具体的分类目的和要求选择合适的评价方法。
针对不同的评价指标，可以采取不同的统计方法进行计算，以达到准确评估分类结果和精度的目的。
综上所述，遥感影像分类精度评价是评估分类结果与实际地物分布之间的一致性程度的过程，常用的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数、总体精度和准确率以及召回率。
混淆矩阵精度评价
混淆矩阵精度评价混淆矩阵是对分类模型性能进行评估的一种方法，它显示了模型在不同类别上的分类结果与真实类别之间的关系。
混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一行代表了真实类别。
在混淆矩阵中，对角线上的元素表示正确分类的样本数量，非对角线上的元素表示错误分类的样本数量。
基于混淆矩阵可以计算出一系列评价指标，其中之一是精度。
精度是模型在所有分类样本中正确分类的比例，它的计算公式如下：精度=正确分类的样本数量/所有样本数量精度是模型分类准确性的一个主要度量指标。
当模型具有高精度时，说明模型在分类任务上表现出较高的准确性。
然而，精度并不完全能够反映模型性能，尤其在不平衡数据集上时，精度会受到样本数量不平衡的影响。
在评价分类模型时，仅仅使用精度来进行评判是不够准确的。
因此，我们通常会结合其他评价指标一起考虑，以全面评估模型的性能。
以下是一些常见的评价指标：1. 精确率（Precision）：精确率计算的是被分类器正确判断为正的样本中有多少是真正正样本的比例。
计算公式如下：精确率=真正正样本数量/（真正正样本数量+假正样本数量）2. 召回率（Recall）：召回率计算的是真正正样本在所有真正正样本中的比例。
计算公式如下：召回率=真正正样本数量/（真正正样本数量+假负样本数量）3. F1-score：F1-score综合了精确率和召回率，是二者的调和平均值。
计算公式如下：F1-score = 2 * 精确率 * 召回率 / （精确率 + 召回率）4. 特异性（Specificity）：特异性计算的是模型在负样本中正确分类的比例。
计算公式如下：特异性=真负样本数量/（真负样本数量+假正样本数量）5. 假阳性率（False Positive Rate）：假阳性率计算的是负样本中被错误地判断为正样本的比例。
计算公式如下：假阳性率=假正样本数量/（真负样本数量+假正样本数量）使用精度评价分类模型时，需要考虑到数据集的平衡性以及不同应用场景下的需求。
经典分类评价与衡量方法1-混淆矩阵
分类（预测）评价指标 : 混淆矩阵,ROC ，AUC一、混淆矩阵（confusion matrix ）混淆矩阵（confusion matrix ）刻画一个分类器的分类准确程度。
“混淆”一词也形象地表达了分类器面对多个分类时可能造成的混淆。
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。
二元分类的混淆矩阵形式如下：其中，实际值也称为target, reference, actural 。
相应地，预测值为model, prediction, predicted 。
此处二元分类标识为Positive 和Negative ，有时也标识为Normal/Abnormal, Accept/Reject 或更简单的Yes/No ， or 1/0。
下面是一个二元分类混淆矩阵的实例。
一共有30张动物图片,其中13只猫，17只狗，一个二元分类器识别结果如下表。
这就是一个简单的混淆矩阵。
有TP ，FP ，FN ，TN 后，可构造出很多指标，从不同角度反映分类器的分类准确程度，常用的有， 1）正确率（Accuracy ）：正确分类数/样本总数，描述了分类器总体分类准确程度。
accuracy = (T P+TN)/N, N=TP+FP+FN+TN ；上例中，accuracy = （10+15）/30 = 0.832) 真阳性率（True Positive Rate ）: 如果一个实例类别是positive ，分类器预测结果的类别也是positive 的比例。
这个指标也叫敏感度（sensitivity ）或召回率（recall ），描述了分类器对positive 类别的敏感程度。
TPR = TP/(TP+FN) ；上例中，TPR = 10 /（10+3）=0.703) 假阳性率（False Positive Rate ）：如果一个实例类别是negative ，分类器预测结果的类别是positive 的比例。
分类 模型评估标准 混淆矩阵
分类模型评估标准混淆矩阵嘿，你知道吗？在模型的神秘世界里，也有一套“黄金法则”嘿，朋友！你有没有想过，在模型的神秘世界里，就像超级英雄要有强大的能力评估体系一样，模型也有它的“实力衡量标准”。
要是不搞清楚这些，你可能就像在黑暗中摸索的小迷糊，怎么都找不到方向！**一、“混淆矩阵大揭秘：模型表现的照妖镜”**在模型的世界里，混淆矩阵就像是一面神奇的“照妖镜”，能让模型的真实表现无所遁形！什么是混淆矩阵？简单来说，它就像是一场考试的成绩单，清晰地告诉你模型在预测时到底是“学霸”还是“学渣”。
想象一下，模型要判断一个东西是猫还是狗。
如果模型把猫说成狗，或者把狗说成猫，这就是错误的预测。
而混淆矩阵会把这些正确的和错误的预测都清楚地记录下来。
比如说，我们有 100 只动物，其中 60 只是猫，40 只是狗。
模型预测对了 50 只猫和 30 只狗，那混淆矩阵里就会显示，真正的猫中有 10只被误判成了狗，真正的狗中有 10 只被误判成了猫。
通过这个“照妖镜”，我们能清楚地看到模型到底在哪些地方容易犯错，是不是很神奇？就像你在玩游戏的时候，知道了自己哪里容易“掉坑”，才能更好地“升级打怪”呀！**二、“准确率：模型的得分王牌”**准确率就像是模型的“得分王牌”，决定了它在这场评估大战中的地位！“准确率高的模型，简直就是 yyds！”准确率的计算其实很简单，就是模型正确预测的数量除以总的预测数量。
比如说，我们预测了 100 次，其中 80 次是对的，那准确率就是80%。
但这里有个小陷阱哦！假如在一个数据集中，猫有 90 只，狗只有10 只。
模型每次都猜是猫，准确率也能有 90%，可这真的能说明模型很厉害吗？显然不能！所以，我们不能只看准确率这一张牌，还得结合其他标准来综合评估。
这就好比你考试只靠蒙对了大部分简单题，难题都错了，能说你真的掌握了知识吗？**三、“召回率和精确率：模型的左右护法”**召回率和精确率，那可是模型的“左右护法”，一个都不能少！“召回率高，不放过一个‘坏人’；精确率高，不冤枉一个‘好人’！”召回率说的是在所有真正的正例中，模型正确预测出来的比例。
性能评价指标
性能评价指标1、精确度cross_val_score(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3, scoring="accuracy")array([ 0.909 , 0.90715, 0.9128 ]) 尤其当处理有偏差的数据集时，⽐如其中⼀些类⽐其他类频繁的多，精确度不是⼀个好的性能度量指标。
2、混淆矩阵 对于分类器来说，⼀个好得多的性能评价指标是混淆矩阵。
⼤致思路是：输出类别A被分类成类别B的次数。
为了计算混淆矩阵，⾸先需要有⼀系列的预测值，这样才能将预测值与真实值⽐较。
你或许想在测试集上做预测，但先不要⽤它（记住，只有当项⽬处于尾声，当你准备上线⼀个分类器的时候，你才应该使⽤测试集），相反，你应该使⽤cross_val_predict()函数from sklearn.model_selection import cross_val_predicty_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf,X_train,y_train_5,cv = 3)from sklearn.metrics import confusion_matrixconfusion_matrix(y_train_5,y_train_pred)就像cross_val_score()，cross_val_predict()也是使⽤K折交叉验证。
它不是返回⼀个评估分数，⽽是返回基于每⼀个测试折做出的预测者。
这意味着，对于每⼀个训练集的样例，你得到⼀个赶紧的预测（“⼲净”是说⼀个模型在训练过程中没有使⽤测试集的数据）再使⽤confusion_matirx()函数，你将得到混淆矩阵。
y_train_perfect_prediction = y_train_5confusion_matrix(y_train_5,y_train_perfect_prediction) 虽然cross_val_score和cross_val_predict的分⽚⽅式是相同的，但区别在于cross_val_predict的返回值不能直接⽤于计算得分标准！！官⽹已注明 意思是说，cross_val_score是取K折交叉验证的平均值，⽽cross_val_predict只是简单的返回了⼏个不同模型的标签或概率，因此，cross_val_predict不适合做泛化误差的适当度量。
基于混淆矩阵的分类器性能评价指标比较
面那条〕的值，值范围[0，1]。那么 KS 两条曲线之间最大距离对应的阈
1.2 ROC 曲线 AUC 面积[5]
值，就是最能划分模型的闽值。
ROC 曲线也即是受试者工作特征曲线〔Receiver
2 模拟试验
OperatingCharacteristic Curve〕。横轴表示“False positive rate〞
一个 AUC 值。AUC 的取值在 0 与 1 之间，AUC -1，代表 ROC 曲线在纵轴上， 后快速下降到 1。由此可以看出，分类的效果也是很不错的。
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图 3 中所示的是 KS 图像，KS-value 为 0.6999297 由此可以看到两条 曲线之间相差很大，分类器的分类性能较好。
的结果。ROC 曲线上众多的点，每个点都对应着一个闽值的状况下模型的 出 Roc 的图像，如图 1 所示。
表现，多个点连起来就是 ROC 曲线了。
图 2 所示的是收益、提升图，对于收益图，收益图在以斜率为 2 的快
AUC〔 Area Under Curve〕，即曲线下的面积，每一条 ROC 曲线对应 速增加，然后又缓慢的增长到 1，而提升图在 1.8 左右附近上保持一段然
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基于混淆矩阵的分类器性能评价指标比较
题进行了分析，使用不同的方法来，如交叉验证的方法，选择泛化误差最 小的模型。但是也有一些商量主要是对不同的分类器的分类精度进行评价。
1 混淆矩阵[3]
1.1 混淆矩阵的建立
摘要：本文主要商量在模拟试验中，试验数据类别是平衡也即是训练 的数据类别比例差异不大，试验结果关注的是正确率与错误率，但是随着 实际问题的处理，如信誉卡错误交易商量、疾病症断商量…，试验结果更 多关注的是数据集中其中少类的分类精度，而不是整体的分类状况，因此 不平衡数据的分类问题[2]评价成为了试验员的挑战。针对实际分类模型 评价时，有以下几种方法：混淆矩阵〔ConfusionMatrix〕、接受者操作 特性曲线〔ROC Chart〕、收益图〔Gain Chart〕、提升图〔Lift Chart〕、 KS 图〔KS Chart〕。
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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 ）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；
1
n 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。
混淆矩阵表
基于混淆矩阵，可以统计一系列评价指标对分类提取结果进行评价，基本的评价指标如下：
（1）总体分类精度（Overall Accuracy ）：
1
OA 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。
()
()
1
1
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：
1n
i i GCSI ICSI ==∑
式中，n 为感兴趣类别的数目。