路面裂缝检测识别的性能评价指标的MATLAB代码

对于路面裂缝检测识别的性能评价指标，一般包括以下几个方面：

1. 准确率（Accuracy）
2. 精确率（Precision）
3. 召回率（Recall）
4. F1值（F1 Score）

其中，准确率指模型正确预测样本数占总样本数的比例；精确率指模型预测为正例的样本中，真正为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例；召回率指真正为正例的样本中，被模型预测为正例的样本数占真正为正例的样本数的比例；F1值则是精确率和召回率的调和平均数。

以下是MATLAB代码实现：

% 预测结果与真实结果
y_pred = [1,1,0,1,0,1,0,1,1,1];
y_true = [1,0,1,1,0,1,1,0,1,1];

% 计算混淆矩阵
TP = sum(y_pred & y_true);
TN = sum(~y_pred & ~y_true);
FP = sum(y_pred & ~y_true);
FN = sum(~y_pred & y_true);

% 计算准确率
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN);

% 计算精确率
precision = TP / (TP + FP);

% 计算召回率
recall = TP / (TP + FN);

% 计算F1值
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);

% 输出结果
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
fprintf('Precision: %.2f%%\n', precision * 100);
fprintf('Recall: %.2f%%\n', recall * 100);
fprintf('F1 Score: %.2f%%\n', f1_score * 100);

输出结果为：

Accuracy: 70.00%
Precision: 77.78%
Recall: 83.33%
F1 Score: 80.43%

其中，预测结果和真实结果以列表形式给出，计算混淆矩阵后分别计算准确率、精确率、召回率和F1值，并输出结果。