*4.12设有一个显著性真值序列为0、1、2、3、4、6、7、8、9,而测量出的显著性值序列为0、2、4、6、8、1、3、7、9。假设在显著目标区域提取时使用阈值5,请计算评价指标MAE、ME、F-测度的值。
时间: 2023-10-05 22:07:49 浏览: 207
首先,我们可以将真值序列和测量序列表示为向量:
真值序列:[0, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9]
测量序列:[0, 2, 4, 6, 8, 1, 3, 7, 9]
根据阈值5,可以将测量序列转化为二进制向量:
[0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1]
接下来,我们可以计算MAE、ME和F-测度。
MAE(平均绝对误差)是预测值与真实值之差的绝对值的平均值。对于我们的问题,MAE的计算公式为:
MAE = (|0-0| + |1-2| + |2-4| + |3-6| + |4-8| + |6-1| + |7-3| + |8-7| + |9-9|) / 9
MAE = 3.22
ME(最大误差)是预测值与真实值之差的绝对值的最大值。对于我们的问题,ME的计算公式为:
ME = max(|0-0|, |1-2|, |2-4|, |3-6|, |4-8|, |6-1|, |7-3|, |8-7|, |9-9|)
ME = 6
F-测度是精确率和召回率的调和平均数,用于衡量分类器性能。对于我们的问题,可以将真值序列和测量序列视为二进制分类器的预测结果和真实结果,计算精确率和召回率,然后将它们的调和平均数作为F-测度的值。
精确率(Precision)是指分类器预测为正例的样本中真正为正例的概率。在我们的问题中,正例指的是真值序列中大于等于5的元素。因此,精确率的计算公式为:
Precision = TP / (TP + FP)
其中,TP表示真正例的数量,FP表示假正例的数量。根据阈值5,可以得到以下结果:
TP = 4 (真值序列中大于等于5的元素)
FP = 2 (测量序列中被错误预测为真实正例的元素,即1和3)
因此,Precision = 0.67
召回率(Recall)是指所有真正正例中被分类器正确预测为正例的概率。在我们的问题中,所有真正正例指的是真值序列中大于等于5的元素。因此,召回率的计算公式为:
Recall = TP / (TP + FN)
其中,FN表示假反例的数量。根据阈值5,可以得到以下结果:
FN = 2 (真值序列中大于等于5的元素被错误预测为负例的数量,即5和6)
因此,Recall = 0.67
综合精确率和召回率,可以计算F-测度的值:
F = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)
F = 0.67
因此,MAE的值为3.22,ME的值为6,F-测度的值为0.67。