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96SEO 2026-02-20 10:36 11
#xff1a;某类中正确分类的像元数除以参考数据中该类的像元数(列方向)#xff0c;又称…混淆矩阵用于比较分类结果和地表真实信息
:指对角线上所有样本的像元数(正确分类的像元数)除以所有像元数。
某类中正确分类的像元数除以参考数据中该类的像元数(列方向)又称制图精度。
即地面上某一类被正确反映在地图的概率。
:某类中正确分类的像元数除以分类数据中该类的像元数(行方向)又称用户精度。
即某一类型正确分类的概率。
产生随机点计算混淆矩阵相比于直接根据分类模型输出混淆矩阵的优势
如果测试数据分布和训练数据分布是指训练数据样本的特征值、类别比例等高度相似测试结果可能过于乐观。
随机生成样本不依赖于训练数据分布且可以突破现有测试集的限制更全面覆盖数据空间更能考察模型在未知环境、高维特征空间中的稀疏区域缺乏足够训练数据支持模型学习和边界情况eg在不同类别之间的决策边界下的表现有助于发现模型性能盲区评估模型对边界或噪声的敏感性、模型的鲁棒性和泛化性泛化能力是指一个模型在未知数据—测试集或真实世界数据上表现良好的能力即是否真正学习到了问题的通用模式。
此外随机生成样本可以缓解数据不足或类别不平衡的问题如果数据类别分布严重失衡混淆矩阵可能会受到数据分布偏差的强烈影响通过随机生成样本可以更均匀地评估每个类别的表现。
在内容列表右键生成的随机点打开其属性表添加两个文本型字段GrndTruth和CLASSIFIED分别用以对应真实值和预测值预测值也就是分类结果开始编辑后对随机点位置的类别进行人工判读并填写完成后停止编辑并保存。
Analyst-影像分割和分类-计算混淆矩阵其中输入的精度评估点就是创建的随机点
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| 技术SEO | 基本技术检查 | 全面技术优化+移动适配 | 深度技术重构+性能优化 |
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