classification - 3つの異なる出力の再現率と適合率の計算

Question

私の分類システムは、画像のどのカテゴリに属する​​かをユーザーに伝える3つの出力を生成します。カテゴリは、A、B、Cとしましょう。マトリックスの例を次に示します。

        A     B     C
   A   10     5     2

   B   0     20     2

   C   0      0    20

この場合、真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性をどのように適用できるかわからないため、適合率= tp / tp+fpおよび再現率=tp/ tp+fnの式と少し混乱しています。

誰かがこれを支援できますか？あなたの助けは大歓迎です。ありがとうございました。

Answer 1

一度に 1 つのカテゴリを処理できます。

たとえば、A最初に処理します。次に、混同行列は次のようになります。

          A   Not A
     A   10     7 = (5+2)
 Not A    0    42 = (20+2+0+20)

したがって、この場合、

 # true positive = 10  (A->A)
 # true negative = 42  (Not A->Not A)
 # false negative = 7  (A->Not A)
 # false positive = 0  (Not A->A)

同様のことがカテゴリBとに適用できますC。