Confusion Matrix Normalized: [[0.99628942 0.00371058] [0.40163934 0.59836066]]

这是一个混淆矩阵归一化后的结果，其中包含了模型预测的结果和真实结果之间的比较。具体来说，该混淆矩阵表示有两个类别，分别为正类和负类。矩阵的行表示模型预测的结果，列表示真实结果。矩阵的值表示在所有样本中，模型正确预测的比率。

在该混淆矩阵中，第一行表示模型预测的结果为负类的样本，其中有99.6%的样本被正确预测为负类，另外0.4%的样本被错误预测为正类。第二行表示模型预测的结果为正类的样本，其中有40.2%的样本被正确预测为正类，另外59.8%的样本被错误预测为负类。总体而言，该模型在预测负类时表现非常好，但在预测正类时表现较差。

相关问题

def Frequency_Weighted_Intersection_over_Union(self): """ FWIoU，频权交并比:为MIoU的一种提升，这种方法根据每个类出现的频率为其设置权重。 FWIOU = [(TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)] *[TP / (TP + FP + FN)] """ freq = np.sum(self.confusion_matrix, axis=1) / np.sum(self.confusion_matrix) iu = np.diag(self.confusion_matrix) / ( np.sum(self.confusion_matrix, axis=1) + np.sum(self.confusion_matrix, axis=0) - np.diag(self.confusion_matrix)) FWIoU = (freq[freq > 0] * iu[freq > 0]).sum() return FWIoU def addBatch(self, imgPredict, imgLabel): assert imgPredict.shape == imgLabel.shape self.confusionMatrix += self.genConfusionMatrix(imgPredict, imgLabel) # 得到混淆矩阵 return self.confusionMatrix def reset(self): self.confusionMatrix = np.zeros((self.numClass, self.numClass))

这是一个用于计算分割模型性能的评估指标函数。其中，函数`Frequency_Weighted_Intersection_over_Union`是计算频权交并比的函数，该指标是平均交并比的加权平均，其中每个类别的权重由其在数据集中的出现频率决定。函数`addBatch`用于将模型的预测结果和真实标签添加到混淆矩阵中，以便计算性能指标。函数`reset`用于将混淆矩阵重置为全零矩阵，以便在下一次评估之前清空之前的结果。

class SegmentationMetric(object): def __init__(self, numClass): self.numClass = numClass self.confusionMatrix = np.zeros((self.numClass,) * 2) # 混淆矩阵（空） def pixelAccuracy(self): # return all class overall pixel accuracy 正确的像素占总像素的比例 # PA = acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP + TN) acc = np.diag(self.confusionMatrix).sum() / self.confusionMatrix.sum() return acc def classPixelAccuracy(self): # return each category pixel accuracy(A more accurate way to call it precision) # acc = (TP) / TP + FP classAcc = np.diag(self.confusionMatrix) / self.confusionMatrix.sum(axis=1) return classAcc # 返回的是一个列表值，如：[0.90, 0.80, 0.96]，表示类别1 2 3各类别的预测准确率

这段代码是用于计算图像分割模型的评价指标的类。其中，numClass表示类别数，confusionMatrix是混淆矩阵。

pixelAccuracy方法用于计算所有类别的像素准确率，即正确的像素占总像素的比例，公式为：PA = acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP + TN)，其中TP表示真正例，TN表示真反例，FP表示假正例，FN表示假反例。

classPixelAccuracy方法用于计算每个类别的像素准确率，即精度，公式为：acc = (TP) / (TP + FP)，其中TP表示真正例，FP表示假正例。

该方法返回一个列表值，表示每个类别的预测准确率。例如[0.90, 0.80, 0.96]表示类别1、2、3的预测准确率分别为0.90、0.80和0.96。