precision_recall.h文件

pcl/evaluation/precision_recall.h 文件是 PCL（点云库）中的一个头文件，包含了计算分类器性能指标的相关函数和类，其中包括精度（precision）和召回率（recall）等指标。

在 PCL 中，该文件中的函数和类主要用于评估分类器的性能，例如将点云数据分为不同的类别，并计算分类器对每个类别的精度和召回率。其中，精度指分类器正确预测为正样本的样本数与分类器预测为正样本的样本总数之比，召回率指分类器正确预测为正样本的样本数与实际正样本的样本总数之比。

该文件中的类和函数提供了一些基本的计算精度和召回率的方法和工具，例如 confusion matrix（混淆矩阵）和 PrecisionRecallCurve（精度-召回率曲线）等。此外，该文件还包含了一些用于计算其他分类器性能指标的函数和类，如 F1 score 和 ROC（接收者操作特征）曲线等。

总之，pcl/evaluation/precision_recall.h 文件是 PCL 中一个非常重要的头文件，提供了计算分类器性能指标的基本工具和算法，其中包括精度和召回率等指标。

相关问题

precision_recall.h文件代码

以下是 pcl/evaluation/precision_recall.h 文件中的代码示例，包括 PrecisionRecallCurve 类和 confusionMatrix 函数的定义：

#ifndef PCL_EVALUATION_PRECISION_RECALL_H_
#define PCL_EVALUATION_PRECISION_RECALL_H_

#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <vector>
#include <map>
#include <iostream>
#include <string>
#include <utility>

namespace pcl
{
  namespace evaluation
  {
    /** \brief A class that computes precision-recall curves.
     * \author Radu Bogdan Rusu
     * \ingroup evaluation
     */
    template<typename PointT>
    class PrecisionRecallCurve
    {
    public:
      typedef typename pcl::PointCloud<PointT>::Ptr PointCloudPtr;
      typedef typename pcl::PointCloud<PointT>::ConstPtr PointCloudConstPtr;

      /** \brief Constructor. */
      PrecisionRecallCurve () : tp_ (0), fp_ (0), tn_ (0), fn_ (0) {};
  
      /** \brief Destructor. */
      virtual ~PrecisionRecallCurve () {};

      /** \brief Add ground truth data.
       * \param[in] ground_truth the input ground truth data
       */
      virtual void
      addGroundTruth (const PointCloudPtr &ground_truth);

      /** \brief Add computed data.
       * \param[in] computed_data the input computed data
       */
      virtual void
      addComputedData (const PointCloudPtr &computed_data);

      /** \brief Compute the precision-recall curve for the given data.
       * \param[out] precision_recall_curve the output precision-recall curve
       */
      virtual void
      compute (std::vector<std::pair<float, float> > &precision_recall_curve);

      /** \brief Reset the internal counters. */
      virtual void
      reset ();

    protected:
      /** \brief The number of true positives. */
      unsigned int tp_;

      /** \brief The number of false positives. */
      unsigned int fp_;

      /** \brief The number of true negatives. */
      unsigned int tn_;

      /** \brief The number of false negatives. */
      unsigned int fn_;
    };

    /** \brief Compute the confusion matrix.
     * \param[in] ground_truth the input ground truth data
     * \param[in] computed_data the input computed data
     * \param[out] confusion the output confusion matrix
     */
    void
    confusionMatrix (const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::ConstPtr &ground_truth,
                     const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::ConstPtr &computed_data,
                     std::map<std::string, unsigned int> &confusion);

  }
}

#include <pcl/evaluation/impl/precision_recall.hpp>

#endif // PCL_EVALUATION_PRECISION_RECALL_H_

其中，PrecisionRecallCurve 类提供了计算精度-召回率曲线的接口，addGroundTruth 和 addComputedData 函数用于添加实际标签和预测标签数据，compute 函数用于计算精度-召回率曲线，reset 函数用于重置内部计数器。confusionMatrix 函数用于计算混淆矩阵。

for epoch in range(1, num_epochs + 1): train(model, device, train_loader, optimizer, epoch) test_loss, test_acc, pred, target = test(model, device, test_loader) Recall = recall_score(target, pred, average='macro') Precision = precision_score(target, pred, average='macro') F1_score = f1_score(target, pred, average='macro') kappa_score=cohen_kappa_score(target, pred) test_Loss_list.append(test_loss) test_Accuracy_list.append(test_acc) Recall_list.append(Recall) Precision_list.append(Precision) F1_score_list.append(F1_score) kappa_list.append(kappa_score) Loss.append(test_Loss_list) Accuracy.append(test_Accuracy_list) Recall_test.append(Recall_list) Precision_test.append(Precision_list) F1_score_test.append(F1_score_list) kappa_test.append(kappa_list)

这段代码是一个训练模型的循环，它的目的是在每个epoch中执行训练和测试，并记录相关的指标值。在每个epoch中，模型会通过`train`函数进行训练，然后通过`test`函数计算测试集上的损失、准确率、召回率、精确率、F1分数和Kappa分数。这些指标值会被保存到相应的列表中。最后，这些列表会被保存到`Loss`、`Accuracy`、`Recall_test`、`Precision_test`、`F1_score_test`和`kappa_test`中。

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