个别班级准确性计算混乱

Question

获得以下二进制分类结果的数据点总数=1500。其中，我有

• 1473标记为0和
• 其余27个为1。

从混淆矩阵中可以看出，在属于类1的27个数据点中，我只有1个被错误分类为0的数据点。因此，我计算了单个类别的准确度，得出类别的准确度标记为0 = 98.2％，另一个类别的准确度标记为1.7333％。这个计算正确吗？我不确定...对于标记为1的类，我确实得到了很好的分类，那么为什么它的准确性低？ 每个班级的个人准确度应该是100％，而班级1的准确度应该是98％左右

一种分类错误会导致1类的准确性降低太多吗？这就是我如何在MAtlab中计算各个班级的准确性。

cmMatrix  = 
1473    0
1       26

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

Answer 1

如果一切均已正确分类，则您的计算将表明类别1的准确性为27/1500 = 0.018。这显然是错误的。总体精度为1499/1500，但是每类精度不能使用1500作为分母。 27是分类正确的最大元素，因此应该是分母。

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