深度学习中分类任务的模型评价指标MCA和MPCA是怎么计算的

MCA和MPCA是用于评价多类别分类模型性能的指标。MCA（Mean Class Accuracy）是指各个类别的分类准确率的平均值，MPCA（Mean Per-Class Accuracy）是指所有样本被正确分类的比例。

具体计算方法如下：

1. 对于每个类别，计算分类正确的样本数与该类别总样本数的比例，得到该类别的分类准确率。

2. 对于所有类别的分类准确率进行平均，得到MCA。

3. 对于每个类别，计算被正确分类的样本数与总样本数的比例，得到该类别的MPCA。

4. 对于所有类别的MPCA进行平均，得到MPCA。

举个例子，假设有4个类别，每个类别的样本数分别为100、200、150、50，分类模型对这4个类别的分类准确率分别为0.9、0.8、0.7、0.6，那么MCA为(0.9+0.8+0.7+0.6)/4=0.75，MPCA为(0.9*100+0.8*200+0.7*150+0.6*50)/(100+200+150+50)=0.76。

相关问题

cpu的MCA寄存器是什么

MCA（Machine Check Architecture）寄存器是CPU中的一组寄存器，用于记录硬件错误信息。其中包括MCi_STATUS、MCi_ADDR和MCi_MISC等多个寄存器，其中MCi_STATUS寄存器用于记录错误类型和错误的详细信息，MCi_ADDR寄存器用于记录发生错误的地址，MCi_MISC寄存器用于记录其他相关的信息，如错误的处理器ID等。这些寄存器可以帮助系统管理员诊断硬件故障，并采取相应的措施进行修复。