怎么计算混淆矩阵的消费者精度

Posted 2023-05-07

您好，计算混淆矩阵的消费者精度是一个常见的机器学习任务，它可以帮助我们评估模型的准确性。混淆矩阵是一个表格，它可以帮助我们查看模型的预测结果，并计算出消费者精度。消费者精度是指模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例，可以用下面的公式来计算：

消费者精度 = 正确预测的样本数量 / 总样本数量

混淆矩阵可以帮助我们更好地理解模型的表现，并计算出消费者精度。混淆矩阵可以帮助我们查看模型的预测结果，并计算出消费者精度，从而更好地评估模型的准确性。 参考技术A 您好，混淆矩阵的消费者精度是指模型预测准确率的衡量标准，它可以帮助我们评估模型的准确性。混淆矩阵的消费者精度可以通过计算模型预测准确率和召回率来计算。消费者精度可以通过计算真正例（TP）和假正例（FP）的比例来计算，即：消费者精度=TP/(TP+FP)。消费者精度可以用来衡量模型的准确性，因为它可以衡量模型的准确率。

Python遥感图像处理应用篇(二十八)：Python绘制遥感图像分类结果混淆矩阵和计算分类精度

1.使用数据

Indians Pines高光谱数据，使用SVM分类方法（选取10%样本量）计算得到的结果。

参考数据：

分类数据：