mean producer’s and user’s accuracies的中文解释

平均生产者精度和用户精度是遥感和图像分类中用于评估分类模型性能的两个指标。

生产者精度是指特定土地覆盖类型正确分类的像素数占分类为该土地覆盖类型的总像素数的比例。它衡量了分类模型在正确识别地面上特定土地覆盖类型方面的准确性。

用户精度是指特定土地覆盖类型正确分类的像素数占地面实际属于该土地覆盖类型的总像素数的比例。它衡量了分类模型将像素分类为特定土地覆盖类型并且在地面上实际上是该土地覆盖类型的概率。

平均生产者精度是所有土地覆盖类型的生产者精度的平均值，而平均用户精度是所有土地覆盖类型的用户精度的平均值。这两个指标提供了对分类模型在所有土地覆盖类型上的准确性的总体评估。

相关问题

如何计算mean producer’s and user’s accuracies

计算平均生产者精度和平均用户精度需要先计算每个土地覆盖类型的生产者精度和用户精度，然后将它们相加并除以土地覆盖类型的数量即可得到平均值。

计算生产者精度的公式如下：
Producer's accuracy = Number of correctly classified pixels for a specific land cover type / Total number of pixels classified as that land cover type

计算用户精度的公式如下：
User's accuracy = Number of correctly classified pixels for a specific land cover type / Total number of pixels on the ground that actually belong to that land cover type

例如，对于三个土地覆盖类型（森林、草地和水域），计算生产者精度和用户精度如下：

|类别|正确分类像素数|分类为该类别的像素数|实际属于该类别的像素数|
|---|---|---|---|
|森林|800|1000|900|
|草地|1000|1200|1100|
|水域|300|500|400|

平均生产者精度 = (800/1000 + 1000/1200 + 300/500) / 3 = 0.85

平均用户精度 = (800/900 + 1000/1100 + 300/400) / 3 = 0.89

因此，这个分类模型的平均生产者精度为0.85，平均用户精度为0.89。

This exception is raised by the broker if it could not locate the producer metadata associated with the producerId in question. This could happen if, for instance, the producer's records were deleted because their retention time had elapsed. Once the last records of the producerId are removed, the producer's metadata is removed from the broker, and future appends by the producer will return this exception.

这似乎是有关于Kafka的一个异常问题，可能是由于生产者的元数据在Kafka Broker中找不到所引起的。这可能是因为生产者的记录已经被删除，因为它们的保留时间已经过期。一旦删除了生产者ID的最后记录，生产者的元数据将从Broker中删除，未来生产者的追加操作将返回此异常。您是否需要我为您提供更多关于Kafka的帮助和信息？