yolov5混淆矩阵怎么看？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
混淆矩阵是一个2x2的矩阵，其中行表示实际的类别，列表示模型预测的类别。
查看混淆矩阵可以帮助我们评估模型在每个类别上的准确性。
混淆矩阵的四个象限分别代表着真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。
TP表示实际为正例且被正确预测为正例的样本数；FP表示实际为反例却被错误预测为正例的样本数；TN表示实际为反例且被正确预测为反例的样本数；FN表示实际为正例却被错误预测为反例的样本数。
通过观察混淆矩阵的各项数值，我们可以计算出模型的准确率、精确率、召回率、F1分数等指标。
例如，准确率可以通过计算TP和TN的占比得到，精确率可以通过计算TP和FP的占比得到，召回率可以通过计算TP和FN的占比得到。
这些指标能够帮助我们全面了解模型在不同类别上的表现。
总结来说，通过观察yolov5的混淆矩阵，我们可以获得对模型性能的直观理解，从而可以更加准确地评估和改进模型的目标检测能力。