图像的准确率、召回率的计算

资 源 简 介

图像的准确率、召回率的计算

详 情 说 明

在图像分类任务中，准确率(Precision)和召回率(Recall)是两个核心的评估指标，它们通过混淆矩阵(Confusion Matrix)来计算得出。准确率衡量的是分类器预测为正类别的样本中，有多少是真正的正类别；而召回率则反映的是实际正类别样本中，被正确预测的比例。

计算过程通常首先需要构建一个混淆矩阵，分别统计真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)和假反例(FN)的数量。准确率的计算公式为TP/(TP+FP)，即预测正确的正样本占所有预测为正样本的比例。召回率的计算公式则是TP/(TP+FN)，表示正确识别的正样本占实际所有正样本的比例。

这两个指标在图像分类中尤为重要，特别是在类别不平衡的情况下。高准确率意味着分类器在预测为正类时较为可信，而高召回率则表明分类器能够发现更多的正类样本。实际应用中，我们往往需要在这两个指标之间进行权衡，特别是在医疗影像分析或安防监控等关键领域。