matlab - 个别类(class)准确率计算困惑

Question

获得以下二元分类结果的数据点总数 = 1500。其中，我有

• 1473 标记为 0 和
• 剩余的 27 个为 1 。

从混淆矩阵中可以看出，在属于 1 类的 27 个数据点中，我只得到了 1 个被错误分类为 0 的数据点。因此，我计算了各个类别的准确度，并将类别的准确度标记为 0 = 98.2%，其他类别的准确度标记为 1.7333%。这个计算正确吗？我不确定...我确实对标记为 1 的类获得了相当好的分类，那么为什么它的准确性很低呢？各个类别的准确率对于 class0 应该是 100%，对于 class1 应该是 98% 左右

一次错误分类是否会导致 1 类的准确率降低这么多？这就是我在 MAtlab 中计算各个类别准确率的方法。

cmMatrix  = 
1473    0
1       26

acc_class0  = 100*(cmMatrix(1,1))/1500;
acc_class1= 100*(cmMatrix(2,2))/1500;

Answer 1

如果所有内容都已正确分类，您的计算将表明 1 类的准确度为 27/1500=0.018。这显然是错误的。总体精度为 1499/1500，但每类精度不能使用 1500 作为分母。 27 是最大正确分类元素，因此应该作为分母。

acc_class0 = 100*cmMatrix(1,1)/sum(cmMatrix(1,:));
acc_class1 = 100*cmMatrix(2,2)/sum(cmMatrix(2,:));