怎么用混淆矩阵计算recall
时间: 2024-04-28 12:16:35 浏览: 21
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它将模型的预测结果与真实标签进行比较,并将结果分为四个不同的类别:真正例(True Positive,TP)、假正例(False Positive,FP)、真反例(True Negative,TN)和假反例(False Negative,FN)。在混淆矩阵中,行表示真实标签,列表示预测结果。
以二分类问题为例,混淆矩阵如下所示:
预测为正例 预测为反例
真实为正例 TP FN
真实为反例 FP TN
在计算recall时,我们关注的是模型对正例的识别能力。recall也被称为召回率或灵敏度,它表示模型正确识别出的正例样本占所有真实正例样本的比例。
recall的计算公式为:recall = TP / (TP + FN)
其中,TP表示真正例的数量,FN表示假反例的数量。
相关问题
多类混淆矩阵计算 recall
多类混淆矩阵是用于评估多类分类模型性能的一种常用工具。在混淆矩阵中,每一行表示真实类别,每一列表示预测类别。
Recall(召回率)是多类混淆矩阵中的一个重要指标,用于评估模型对于某一类别的识别能力。Recall即为某一类别的真实样本被正确识别为该类别的比例。
计算recall的方法如下:
首先,我们需要定位到混淆矩阵中某一类别所在的行。
然后,找到该行中对应的元素,即该类别的真正例(True Positive, TP)、假反例(False Negative, FN)。
Recall可以通过以下公式计算:
Recall = TP / (TP + FN)
其中,TP代表该类别的真实样本被正确识别为该类别的数量,FN代表该类别的真实样本被错误识别为其他类别的数量。
以一个示例来说明,假设我们有一个3类的混淆矩阵如下:
类别A 类别B 类别C
真实类别A 10 2 3
真实类别B 1 8 4
真实类别C 2 5 9
我们想要计算类别B的Recall。我们首先找到混淆矩阵中第二行对应的类别,然后在该行中找到对应的元素。类别B的TP为8(即第二行第二列的元素),FN为5(即第二行第一列和第二列的元素的和)。
根据公式,我们可以计算类别B的Recall为:
Recall_B = 8 / (8 + 5) = 8 / 13 ≈ 0.615
因此,在该示例中,类别B的Recall为约为0.615。
GEE混淆矩阵Recall
根据引用[1]中的定义,混淆矩阵可以用来计算分类算法的准确率、精确率、召回率和F1得分等指标。其中,召回率(Recall)是指分类器正确识别出的正样本数占所有正样本数的比例,即:
Recall = TP / (TP + FN)
其中,TP表示真正例(True Positive),即实际为正例且被分类器预测为正例的样本数;FN表示假反例(False Negative),即实际为正例但被分类器预测为负例的样本数。
在GEE中,可以使用混淆矩阵来评估分类算法的性能,包括计算召回率。具体步骤如下:
1. 在GEE中加载分类结果图层和真实分类图层。
2. 使用reduceRegion()函数将分类结果图层和真实分类图层转换为图像区域,得到两个区域对象。
3. 使用confusionMatrix()函数计算混淆矩阵,得到一个包含混淆矩阵信息的字典对象。
4. 从混淆矩阵字典对象中获取真正例(TP)和假反例(FN)的数量,计算召回率。
下面是一个示例代码,演示如何在GEE中计算分类算法的召回率:
```javascript
// 加载分类结果图层和真实分类图层
var classified = ee.Image('CLASSIFIED_IMAGE');
var reference = ee.Image('REFERENCE_IMAGE');
// 将图层转换为图像区域
var classifiedRegion = classified.reduceRegion({
reducer: ee.Reducer.mode(),
geometry: geometry,
scale: 30,
maxPixels: 1e9
});
var referenceRegion = reference.reduceRegion({
reducer: ee.Reducer.mode(),
geometry: geometry,
scale: 30,
maxPixels: 1e9
});
// 计算混淆矩阵
var confusionMatrix = ee.ConfusionMatrix(classifiedRegion.get('classification'), referenceRegion.get('classification'));
// 获取真正例和假反例的数量
var TP = confusionMatrix.get('truePositives');
var FN = confusionMatrix.get('falseNegatives');
// 计算召回率
var recall = TP.divide(TP.add(FN));
print('Recall:', recall);
```
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