ArcGIS中计算混淆矩阵

在 ArcGIS 中，计算混淆矩阵可以帮助我们评估分类精度。混淆矩阵是一种可视化矩阵，用于比较分类模型的预测结果和实际结果之间的差异。混淆矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别。其中，每个单元格都包含了分类正确和分类错误的数量。

在 ArcGIS 中计算混淆矩阵的步骤如下：

1. 打开分类结果
2. 点击“ArcToolbox”工具箱
3. 在“空间分析工具”中找到“分类”工具集，并展开
4. 选择“计算混淆矩阵”工具
5. 按提示输入相关参数，包括分类结果、实际分类、预测分类等
6. 运行工具，即可生成混淆矩阵

相关问题

arcgis 计算混淆矩阵

在ArcGIS中计算混淆矩阵的步骤如下：

1. 首先，使用ArcMap将参考栅格和预测栅格转换为点要素。可以使用栅格转点工具将参考栅格(.tif)转换为点要素(.shp)。然后，使用多值提取至点工具将预测栅格的值提取到相应的点要素中。

2. 接下来，在Excel中计算混淆矩阵。首先，创建一个数据透视表，将参考栅格对应的列作为列标签，将预测栅格对应的列作为行标签。然后，选择"FID"和“POINTID”作为数值字段，并将值字段设置中的值汇总方式更改为计数。

3. 如果预测栅格的可选值少于参考栅格，需要手动补全缺失的分类项。

4. 最后，利用Excel中的函数功能来计算混淆矩阵。

关于ArcGIS计算混淆矩阵的详细步骤和操作，可以参考提供的引用\[1\]和\[2\]中的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用混淆矩阵及Kappa系数评价土地利用分类精度](https://blog.csdn.net/qq_37948866/article/details/121088902)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [ArcGIS 基于混淆矩阵的精度验证](https://blog.csdn.net/Mrwindccc/article/details/130594556)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

arcgis制作混淆矩阵

在 ArcGIS 中制作混淆矩阵需要进行以下步骤：

1. 准备数据：首先，你需要有一个带有真实分类和预测分类的数据集。确保你的数据集中包含这些字段。

2. 打开 ArcMap：打开 ArcMap 并加载你的数据集。

3. 创建交叉表：选择 "Geoprocessing" 菜单，然后选择 "Table"，再选择 "Frequency"。在 "Input Table" 中选择你的数据集，然后在 "Input Fields" 中选择真实分类和预测分类字段。

4. 设置输出表格：在 "Output Table" 中指定一个输出表格的位置和名称。

5. 运行工具：点击 "OK" 运行工具，ArcGIS 将会生成一个包含混淆矩阵信息的表格。

6. 查看结果：打开生成的输出表格，你将看到一个包含真实分类和预测分类对应的频率统计的表格。这就是混淆矩阵。

注意：如果你的数据集太大无法直接运行交叉表工具，你可以考虑对数据进行抽样或者使用其他方法来处理大型数据集。