深度学习、遥感领域常用精度评价指标盘点

在深度学习和遥感领域，常用的精度评价指标有以下几种：

1. 精确度（Accuracy）：精确度是指分类器正确分类的样本数与总样本数之比。它是最常用的评价指标之一，适用于多类别分类问题。

2. 精确率（Precision）：精确率是指分类器判定为正例中真正为正例的样本数与分类器判定为正例的样本数之比。它衡量了分类器判定为正例的准确性。

3. 召回率（Recall）：召回率是指分类器判定为正例中真正为正例的样本数与真实正例的样本数之比。它衡量了分类器对正例的识别能力。

4. F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了分类器的准确性和对正例的识别能力。F1值越高，表示分类器越好。

5. Kappa系数（Cohen's Kappa）：Kappa系数是一种用于评估分类器性能的统计量，它考虑了分类器预测结果与随机预测结果之间的一致性。Kappa系数范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示分类器性能越好。

6. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵是一种可视化工具，用于展示分类器的分类结果。它将真实类别与预测类别进行对比，可以直观地了解分类器的分类情况。

这些指标可以帮助我们评估深度学习模型在遥感领域的分类任务中的性能表现。根据具体的问题和需求，选择合适的指标进行评价和比较。