ee.ConfusionMatrix

कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स बनाता है. मैट्रिक्स का ऐक्सिस 0 (लाइनें), असल वैल्यू से मेल खाता है. वहीं, ऐक्सिस 1 (कॉलम), अनुमानित वैल्यू से मेल खाता है.

इस्तेमाल	रिटर्न
ee.ConfusionMatrix(array, order)	ConfusionMatrix

आर्ग्यूमेंट	टाइप	विवरण
array	ऑब्जेक्ट	पूर्णांकों की स्क्वेयर, 2D सरणी, जो भ्रमित करने वाले मैट्रिक्स को दिखाती है. ध्यान दें कि ee.Array कंस्ट्रक्टर के उलट, यह तर्क सूची नहीं ले सकता.
order	सूची, डिफ़ॉल्ट: null	बिना किसी क्रम के या शून्य से शुरू न होने वाले मैट्रिक्स के लिए, पंक्ति और कॉलम का साइज़ और क्रम.

उदाहरण

कोड एडिटर (JavaScript)

// A confusion matrix. Rows correspond to actual values, columns to
// predicted values.
var array = ee.Array([[32, 0, 0,  0,  1, 0],
                      [ 0, 5, 0,  0,  1, 0],
                      [ 0, 0, 1,  3,  0, 0],
                      [ 0, 1, 4, 26,  8, 0],
                      [ 0, 0, 0,  7, 15, 0],
                      [ 0, 0, 0,  1,  0, 5]]);
print('Constructed confusion matrix',
      ee.ConfusionMatrix(array));

// The "order" parameter refers to row and column class labels. When
// unspecified, the class labels are assumed to be a 0-based sequence
// incrementing by 1 with a length equal to row/column size.
print('Default row/column labels (unspecified "order" parameter)',
      ee.ConfusionMatrix({array: array, order: null}).order());

// Set the "order" parameter when custom class label integers are required. The
// list of integer value labels should correspond to the matrix axes left to
// right / top to bottom.
var order = [11, 22, 42, 52, 71, 81];
print('Specified row/column labels (specified "order" parameter)',
      ee.ConfusionMatrix({array: array, order: order}).order());

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

from pprint import pprint

# A confusion matrix. Rows correspond to actual values, columns to
# predicted values.
array = ee.Array([[32, 0, 0,  0,  1, 0],
                  [ 0, 5, 0,  0,  1, 0],
                  [ 0, 0, 1,  3,  0, 0],
                  [ 0, 1, 4, 26,  8, 0],
                  [ 0, 0, 0,  7, 15, 0],
                  [ 0, 0, 0,  1,  0, 5]])
print('Constructed confusion matrix:')
pprint(ee.ConfusionMatrix(array).getInfo())

# The "order" parameter refers to row and column class labels. When
# unspecified, the class labels are assumed to be a 0-based sequence
# incrementing by 1 with a length equal to row/column size.
print('Default row/column labels (unspecified "order" parameter):',
      ee.ConfusionMatrix(array, None).order().getInfo())

# Set the "order" parameter when custom class label integers are required. The
# list of integer value labels should correspond to the matrix axes left to
# right / top to bottom.
order = [11, 22, 42, 52, 71, 81]
print('Specified row/column labels (specified "order" parameter):',
      ee.ConfusionMatrix(array, order).order().getInfo())