基于Python实现的Kappa系数、总体精度、F1分数、召回率、准确度计算_百...
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发布时间：2024-10-05 01:07
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时间：2024-10-05 20:22
Python实现的遥感图像分类精度评估指标
在遥感图像分析中，精确度评估是至关重要的。Python提供了一种简便的方法来计算Kappa系数、总体精度、F1分数、召回率和准确度，以简化大量结果的验证过程。不同于ENVI和ArcGIS的繁琐操作，本文的代码直接针对Excel表格中的属性值进行计算，适用于二分类场景，且要求属性值为0和1。
评价指标详解
Kappa系数：衡量分类一致性，通过混淆矩阵对角线元素和总样本数的计算，反映分类结果与真实分类的匹配度。
总体精度：每个样本分类正确的概率，与Kappa系数结合使用，反映整体分类效果。
准确率（Precision）：预测为正的样本中真正为正的比例，衡量预测的准确性。
召回率（Recall）：实际正样本中被正确识别的比例，强调识别出的真实样本数量。
F1分数：结合精确度和召回率，避免指数饱和问题，提供更全面的评估。
数据示例
在ArcGIS点提取分类结果后，将数据整理为.dbf格式的表格，导入Excel后，通过Python代码实现上述指标的计算。
代码实现
将ArcGIS提取的.dbf数据导入Python环境，使用适当的数据处理库，即可快速计算并得出各项精度指标。具体代码和运行结果，请参考相关文献获取详细步骤和示例。
