混同行列の計算 (Compute Confusion Matrix) (Spatial Analyst)

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

Image Analyst ライセンスで利用できます。

サマリー

オミッション エラーおよびコミッション エラーを使用して混同行列を計算し、分類済みマップと参照データ間のカッパ値、IoU (Intersection over Union)、および全体的な精度を出力します。

このツールは、[精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)] ツールまたは [精度評価ポイントの更新 (Update Accuracy Assessment Points)] ツールの出力を使用します。

使用法

  • 通常、精度評価ワークフローでは、次の 3 つのツールをこの順序で使用します: [精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)][精度評価ポイントの更新 (Update Accuracy Assessment Points)][混同行列の計算 (Compute Confusion Matrix)]

  • このツールは、ランダムな精度評価ポイントを使用して混同行列を計算します。 精度評価ポイントは [精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)] ツールによって生成され、[精度評価ポイントの更新 (Update Accuracy Assessment Points)] ツールによって更新されます。 これらの 2 つのツールにより、各ポイントの Classified フィールドと GrndTruth フィールドに有効なクラス値が設定されます。 これらのフィールドはどちらも long integer フィールド タイプです。 ツールは、各クラスのユーザー精度とプロデューサー精度、および全体の Kappa 値を計算します。 精度率の範囲は 0 ~ 1 で、1 は 100 パーセントの精度を表します。 次に、混同行列の例を示します。

    c_1c_2c_3合計U_AccuracyKappa

    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

    合計

    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

    混同行列の例

  • ユーザー精度は、偽陽性を示します。この場合、ピクセルは別のクラスに分類する必要がある場合でも、既知のクラスとして誤って分類されます。 たとえば、分類された画像でピクセルが不透水性を示しても、基準は森林を示す場合があります。 不透水性クラスには、基準データに従うと存在しない余分なピクセルがあります。

    ユーザー精度も、コミッション エラーまたはタイプ 1 のエラーと呼ばれます。 このエラー率を計算するデータは、テーブルの行から読み取られます。

    合計行は、基準データに従い、指定のクラスとして識別されたポイントの数を示します。

  • プロデューサー精度は、偽陰性です。既知のクラスのピクセルは、そのクラス以外のクラスに分類されます。 たとえば、分類された画像でピクセルが森林を示しても、不透水性である場合があります。 この場合、基準データに従うと、不透水性クラスにピクセルが存在しません。

    プロデューサー精度も、コミッション エラーまたはタイプ 2 のエラーと呼ばれます。 このエラー率を計算するデータは、テーブルの列で読み取られます。

    合計列は、分類済みマップに従い、指定のクラスとして識別されたポイントの数を示します。

  • Kappa 指数は、分類の精度の全体的な評価を提供します。

  • IoU (Intersection over Union) とは、予測セグメンテーションとグランド トゥルースの間のオーバーラップ エリアを、予測セグメンテーションとグランド トゥルースの間の和集合で割ったものです。 平均 IoU 値はクラスごとに計算されます。

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
精度評価ポイントの入力

Classified フィールドと GrndTruth フィールドを含む [精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)] ツールから作成された精度評価ポイント フィーチャクラス。 これらのフィールドはどちらも long integer フィールド タイプです。

Feature Layer
出力混同行列

表形式の混同行列の出力ファイル名。

テーブルの形式は、出力先とパスによって決定されます。 デフォルトでは、出力はジオデータベース テーブルです。 パスがジオデータベース内にない場合、.dbf 拡張子を使用して dBASE 形式で保存します。

Table

ComputeConfusionMatrix(in_accuracy_assessment_points, out_confusion_matrix)
名前説明データ タイプ
in_accuracy_assessment_points

Classified フィールドと GrndTruth フィールドを含む [精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)] ツールから作成された精度評価ポイント フィーチャクラス。 これらのフィールドはどちらも long integer フィールド タイプです。

Feature Layer
out_confusion_matrix

表形式の混同行列の出力ファイル名。

テーブルの形式は、出力先とパスによって決定されます。 デフォルトでは、出力はジオデータベース テーブルです。 パスがジオデータベース内にない場合、.dbf 拡張子を使用して dBASE 形式で保存します。

Table

コードのサンプル

ComputeConfusionMatrix の例 1 (スタンドアロン スクリプト)

この例では、精度評価ポイントに基づいて混同行列を計算しています。

import arcpy
from arcpy.sa import *

arcpy.gp.ComputeConfusionMatrix("aapnt2.shp", "confm.dbf")

環境

このツールは、ジオプロセシング環境を使用しません。

ライセンス情報

  • Basic: 次のものが必要 Spatial Analyst または Image Analyst
  • Standard: 次のものが必要 Spatial Analyst または Image Analyst
  • Advanced: 次のものが必要 Spatial Analyst または Image Analyst

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