ArcGIS中计算混淆矩阵

时间: 2024-05-15 13:11:49 浏览: 58
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。

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