混淆矩阵计算评价指标代码
时间: 2023-08-14 10:30:35 浏览: 53
以下是一个Python函数,可以根据混淆矩阵计算多个评价指标:
```python
def evaluate(confusion_matrix):
TP = confusion_matrix[1][1]
TN = confusion_matrix[0][0]
FP = confusion_matrix[0][1]
FN = confusion_matrix[1][0]
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
return accuracy, precision, recall, f1_score
```
其中,`confusion_matrix`是混淆矩阵,是一个2x2的数组,第一行表示实际为负例和预测为负例的样本数,第二行表示实际为正例和预测为正例的样本数。根据混淆矩阵计算出TP、TN、FP、FN的数量。最后,根据这些指标计算出准确率、精确率、召回率和F1-score。函数返回一个包含所有指标的元组。
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3X3混淆矩阵计算评价指标代码
以下是一个Python函数,可以根据3x3混淆矩阵计算多个评价指标:
```python
def evaluate(confusion_matrix):
TP = confusion_matrix[1][1]
TN = confusion_matrix[0][0] + confusion_matrix[2][2] + confusion_matrix[0][1] + confusion_matrix[0][2] + confusion_matrix[1][0] + confusion_matrix[2][0] + confusion_matrix[2][1]
FP = confusion_matrix[0][1] + confusion_matrix[0][2] + confusion_matrix[1][0] + confusion_matrix[2][0]
FN = confusion_matrix[1][0] + confusion_matrix[2][0] + confusion_matrix[0][1] + confusion_matrix[0][2]
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
return accuracy, precision, recall, f1_score
```
其中,`confusion_matrix`是混淆矩阵,是一个3x3的数组,表示实际类别和预测类别之间的对应关系,例如:
```
[[10, 5, 3],
[2, 20, 1],
[4, 6, 15]]
```
就是一个3x3的混淆矩阵,其中第i行第j列的元素表示实际类别为i,预测类别为j的样本数量。根据混淆矩阵计算出TP、TN、FP、FN的数量。最后,根据这些指标计算出准确率、精确率、召回率和F1-score。函数返回一个包含所有指标的元组。
语义分割 混淆矩阵及评价指标
混淆矩阵是用于评价语义分割模型性能的一种标准格式。混淆矩阵以n行n列的矩阵形式展示,其中n代表类别数量。混淆矩阵的行代表实际类别,列代表模型预测的类别。每个单元格中的数值表示实际类别与预测类别相交的像素数量。
评价指标是根据混淆矩阵计算得出,包括总体精度、制图精度和用户精度等。总体精度表示所有正确分类的像素占总像素数的比例。制图精度表示每个类别的像素正确分类的比例。用户精度表示每个像素被正确分类为某个类别的概率。
总结来说,混淆矩阵和评价指标是用于衡量语义分割模型分类性能的工具。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* [解读混淆矩阵在语义分割FCN指标计算中的应用(含代码实现)](https://blog.csdn.net/m0_62128864/article/details/124461430)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [语义分割评价指标代码:混淆矩阵计算详解](https://blog.csdn.net/weixin_43143670/article/details/104722381)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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