一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

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kappa计算结果为-1~1,通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性: 0.0~0.20 极低的一致性(slight) 0.21~0.40 一般的一致性(fair) 0.41~0.60  中等的一致性(moderate) 0.61~0.80  高度的一致性(substantial) 0.81~1 几乎完全一致(almost perfect) 计算公式: po是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数. 假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC,预测出来的

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

数据集预览: GlobeLand30是30米空间分辨率全球地表覆盖数据,目前可供下载使用的有3年的数据:2000-2010-2020,本文主要讲述GlobeLand30的官网下载地址和数据集简介. 数据处理方法.成果数据下载: [ArcGIS风暴]ArcGIS平台实现中国地表覆盖数据GlobeLand30预处理(批量投影.拼接.掩膜提取) [ArcGIS风暴]ArcGIS生成GlobeLand30土地利用数据集中国区域行列号shp格式对照图 目录 一.GlobeLand30简介 1 数学基础 2

论文题目<Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network> 论文作者:Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang,Ting Lu 论文发表年份:2018 网络简称:DFFN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  一.本文提出的挑战 1.由于光谱混合和光谱特征空间变异性的存在,HSIs通常具有非常复杂的空间

1. 历史及演进 提升学习算法,又常常被称为Boosting,其主要思想是集成多个弱分类器,然后线性组合成为强分类器.为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法?其实这是有一定的理论基础的.1988年,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念,他们指出,在概率近似正确(Probably Approximately Correct, PAC)学习的框架中,一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的:如果正确率只是

目录 Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://w

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文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术] 目录 1 什么是非均衡 2 8种解决办法 2.1 重采样(四种方法) 2.2 调整损失函数 2.3 异常值检测框架 2.4 二分类变成多分类 2.5 EasyEnsemble 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题,目前有琳琅满目的方法来完成分类.然而在真实的应用环境中,分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的"少数派",比如: 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾邮件识别 检测

深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者.互联网视频在最近几年也特别火,短视频.视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器.当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢? 不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个视频的认知效果.其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scenes,绿色的字表示activities. 图1 人工智能在视频上的应用主要一个课题是视频理解,努力解决“语义鸿沟”的问题,其中包括了:     · 视频

<使用面部图像分析软件诊断内分泌和遗传疾病:回顾,当前研究结果以及未来展望> Abstract 库欣综合征(CS)和肢端肥大症普遍是在发病后几年才能被诊断出的内分泌疾病.现在需要新的诊断方法,提高医生的认识.脸部分类技术是最近在初步研究中被引入的针对CS和肢端肥大症诊断的一种有前途的工具.它也被用来对各种遗传综合征进行分类通过使用常规面部照片.作者提出了该技术的基本解释,回顾了在医学中使用该技术的现有文献,并探讨未来可能的发展.本文的这种技术已经应用于以前的正脸和侧脸的标准化图片的分类研究中.

1.适合阅读人群: 知道以下知识点:盒状图.假设检验.逻辑回归的理论.probit的理论.看过回归分析,了解AIC和BIC判别准则.能自己跑R语言程序 2.本文目的:用R语言演示一个相对完整的逻辑回归和probit回归建模过程,同时让自己复习一遍在学校时学的知识,记载下来,以后经常翻阅. 3.本文不涉及的部分: (1)逻辑回归和probit回归参数估计的公式推导,在下一篇写: (2)由ROC曲线带来的阈值选择,在下下一篇写: (3)本文用的数据取自王汉生老师<应用商务统计分析>第四章里的数据,

俗话说,三个臭皮匠顶个诸葛亮.类似的,如果集成一系列分类器的预测结果,也将会得到由于单个预测期的预测结果.一组预测期称为一个集合(ensemble),因此这一技术被称为集成学习(Ensemble Learning).集成学习算法称作集成方法(Ensemble method). 例如,可以基于训练集的不同随机子集,训练一组决策树分类器.做预测是,首先拿到每一个决策树的预测结果,得票数最多的一个类别作为最终结果,这就是随机森林. 此外,通常还可以在项目的最后使用集成方法.比如已经创建了几个不错的分类

一.背景 kaggle上有这样一个题目,关于盐份预测的语义分割题目.TGS Salt Identification Challenge | Kaggle  https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge 二.过程 1.下载数据,https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/data 数据说明: train.csv id rle_mask 4000项,即有4

数据来源  https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php介绍:来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据,提供URL和正文信息格式说明:<doc><url>页面URL</url><docno>页面ID</docno><contenttitle>页面标题</contenttitle><content>页面内容</conten

import pandas as pd data_forest_fires = pd.read_csv("data/forestfires.csv", encoding='gbk') data1 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_name="原始数据")data2 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_nam