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前言

混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习领域中用于评估分类模型性能的一种工具。它通过矩阵的形式，将模型的预测结果与实际分类进行比较，从而可以直观地展示分类模型的性能及精度。通常，混淆矩阵用于二分类问题（例如是否患有某种疾病），但是在GIS的分类模型中，多分类问题更为常见（例如多种土地利用类型）。

01 混淆矩阵的类别介绍

二分类混淆矩阵

对于二分类问题，混淆矩阵包含四个主要部分：

1. True Positive (TP)：模型正确预测为正类的实例数量。（真阳性）

2. False Positive (FP)：模型错误预测为正类（实际上是负类）的实例数量。（假阳性）

3. False Negative (FN)：模型错误预测为负类（实际上是正类）的实例数量。（假阴性）

4. True Negative (TN)：模型正确预测为负类的实例数量。（真阴性）

二分类混淆矩阵的结构如下：

	实际正类	实际负类
预测正类	TP	FP
预测负类	FN	TN

多分类混淆矩阵

多分类混淆矩阵的每行代表预测类别，每列代表实际类别，对角线上的值表示正确分类的数量，非对角线上的值表示错误分类的数量。

例如，对于一个有3个类别（A、B、C）的多分类问题，混淆矩阵的结构如下：

	实际为A	实际为B	实际为C
预测为A	a11	a12	a13
预测为B	a21	a22	a23
预测为C	a31	a32	a33

其中a11、a22、a33为正确的分类。类别还可以更多。同样，多分类矩阵将非对角线上的值进行合并，也可得到二分类中的TP、FP、TN、FN等相关值。

02 混淆矩阵的扩展

通过混淆矩阵，我们可以计算出多种评估指标，例如：

• 准确率（Accuracy）：(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

• 精确率（Precision）：TP / (TP + FP)

• 召回率（Recall）：TP / (TP + FN)

• F1分数（F1-Score）：2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

这些指标可以帮助我们更加全面评估模型的性能，更常用于深度学习等方法中。

03 如何读懂GeoScene Pro中的混淆矩阵

Pro中的混淆矩阵，除有分类之外，还会包含U_Accuracy、P_Accuracy以及kappa系数等信息。以下表为例。

实际 预测	C_1	C_2	C_3	总计	U_Accuracy	kappa
C_1	49	4	4	57	0.8594	0
C_2	2	40	2	44	0.9091	0
C_3	3	3	59	65	0.9077	0
总计	54	47	65	166	0	0
P_Accuracy	0.9074	0.8511	0.9077	0	0.8916	0
kappa	0	0	0	0	0	0.8357

矩阵中共有3类样本。对角线上预测全部正确的共有49+40+59个样本，总数量为166，其交并比（IoU）为148/166=0.8916。

U_Accuracy字段叫做用户精度，也叫错分误差，表示预测中其他类被错分为成指定类。以第一行为例， 49个1类判断正确，4个实际为2类以及4个实际为3类的样本被错误判断为1类，1类的U_Accuracy为49/57。

P_Accuracy字段叫做制作者精度，也叫漏分误差，表示预测中指定类错报成其他类。以第一列为例，其中49个1类判断正确，2个实际为1类的样本错报成2类，3个实际为1类的样本错报成3类，1类的P_Accuracy为54/57。

表中的0.8916为整体精度。

kappa系数为0.8357，它是混淆矩阵的核心，用于整体评估分类的精度。

其公式如下：

是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,即上文中提及的交并比=0.8916。

的计算公式如下：

各类实际样本数量为

,预测样本数量为

，总样本数量为n,类别总数为C。

的实际计算方法为

在带入Kappa公式

在分类模型精度评估中，Kappa指数如果大于0.75，就可以认为该模型整体精度比较高，预测结果可信。

04 如何在GeoScene Pro软件中计算混淆矩阵

上一节中我们已经了解到混淆矩阵主要用在分类问题中，用于对比预测和实际类型，从而计算分类结果的精度。在Pro中共计三步来完成混淆矩阵的计算。

第一步：使用创建精度评估点工具构建随机点。

创建精度评估点工具可以创建随机采样点，用于分类后精度评估，同时还可以将预测数据或实际数据的分类结果提取至采样点中。

创建精度评估点工具

该工具中的“输入栅格数据或要素类数据”可以是预测或实际类型数据本，需要注意必须与“目标字段”参数对应。

第二步：使用更新精度评估点工具补充随机点属性。

更新精度评估点工具可以选择实际或预测类型数据，也必须与“目标字段”参数对应。

更新精度评估点工具

上述两步运行完成后，打开精度评估点的属性表，包含Classfied字段（预测分类属性），GrndTruth字段（实际分类属性）。

精度评估表的属性表

第三步：使用计算混淆矩阵工具计算结果。

计算混淆矩阵工具

即可得到混淆矩阵。

混淆矩阵表

为简化上述步骤，还可以将上述工具制作成模型构建器。

混淆矩阵模型构建器

进一步还可以将模型构建器进行封装，制作成地理处理工具。

混淆矩阵综合工具