如何使用精确度和查全率获得混淆矩阵和准确率？

Question

对于bboxPrecisionRecall算法，我使用segmenting Arabic words的平均精度为82.59，并调用了69.84。我需要有人帮助我使用confusion matrix来评估方法的性能来计算TN，FP，FN和TP。 精度等于方法的精度吗？如果没有，我该如何计算？ 分割方法应用于1131幅图像并与地面真实情况进行比较。

Answer 1

我不太确定在MATLAB中如何安排混淆矩阵，但是在Python中，从sklearn.metrics导入的混淆矩阵的排列方式如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

confusion_matrix(ground_truth, predictions) = array([[TN, FP],
                                                      FN, TP]]) 

精度与精度不同。使用TP /（TP + FP）测量精度，而使用（TP + TN）/（TP + TN + FP + FN）测量精度