分类评价标准之average accuracy(AA)

1.混淆矩阵

混淆矩阵其实就是一张表格，比如下面程序通过python sklearn 计算混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"]
y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"]
confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird", "cat"])
输出：array([[2, 0, 0],[0, 0, 1],[1, 0, 2]])

	预测				recall
实际		ant	bird	cat	recall
	ant	2	0	0	100%
	bird	0	0	1	0%
	cat	1	0	2	66.67%
precision		66.67%	0%	66.67%

precision: 表示的是预测对的在总预测样本中的比值-------精确率

recall:表示预测对的在实际样本中的比值---------------------查全率

2. average accuracy(AA)

AA其实就是每个类recall的和的平均值．上述的ＡＡ的值则为（100＋0＋66.67）／3　＝　55.56％

通用公式就是：i表示的是类别数.

　　　　　　　　　　　　　　　　 $AA= sum(recall) / i$

参考链接：

https://blog.csdn.net/qq_41683065/article/details/99776506

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