envi中的混淆矩阵
时间: 2023-11-09 22:45:32 浏览: 73
混淆矩阵(Confusion Matrix)是用于评估分类模型性能的一种常用工具。在环境(envi)中使用混淆矩阵可以帮助我们了解分类模型在不同类别上的预测表现。
混淆矩阵是一个二维矩阵,行表示实际类别,列表示预测类别。对于二分类问题,混淆矩阵通常包含四个元素:真阳性(True Positive, TP)、真阴性(True Negative, TN)、假阳性(False Positive, FP)和假阴性(False Negative, FN)。而对于多分类问题,混淆矩阵会相应地扩展。
以二分类为例,混淆矩阵的示例如下:
预测为正例 预测为反例
实际为正例 TP FN
实际为反例 FP TN
其中,TP表示正确预测为正例的数量,TN表示正确预测为反例的数量,FP表示将反例错误预测为正例的数量,FN表示将正例错误预测为反例的数量。
通过分析混淆矩阵,我们可以计算出一些分类指标,如准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值等,用来评估模型的性能和判断模型在不同类别上的表现。
相关问题
使用envi计算混淆矩阵
使用ENVI计算混淆矩阵的步骤如下:
1. 打开ENVI软件并加载分类结果和真实分类的栅格图像。
2. 在ENVI主菜单中选择“Classification”>“Post Classification”>“Generate Random Sample”。
3. 在“Generate Random Sample”对话框中,选择“Ground Truth ROIs”选项卡,并选择真实分类的栅格图像。
4. 在同一对话框中,选择“Classification Results”选项卡,并选择分类结果的栅格图像。
5. 点击“OK”按钮生成随机样本。
6. 在ENVI主菜单中选择“Classification”>“Accuracy Assessment”>“Confusion Matrix”。
7. 在“Confusion Matrix”对话框中,选择真实分类的栅格图像和分类结果的栅格图像,并选择之前生成的随机样本。
8. 点击“OK”按钮计算混淆矩阵。
计算出混淆矩阵后,可以使用Kappa系数来评估分类的精度和可靠性。Kappa系数是一种常用的分类精度验证指标,它可以衡量分类结果与真实分类之间的一致性,其值越接近1表示分类结果越准确可靠。
ENVI混淆矩阵报错
ENVI混淆矩阵报错的原因可能是多种可能性之一,比如:输入的分类结果与真实分类结果的维度不匹配、输入的分类结果中存在缺失值或无效值、分类结果中的类别标签与真实分类结果的类别标签不匹配等。如果出现这种报错情况,建议检查输入数据和分类结果的格式和维度是否正确,并确保分类结果与真实分类结果的类别标签一致。此外,还可以尝试重新运行混淆矩阵计算工具,或者尝试使用其他分类评估方法来评估分类结果的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [利用ENVI绘制土地利用图](https://blog.csdn.net/snoopy19981210/article/details/106604091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]