Control estricto de matrices de confusión por medio de distribuciones multinomiales

• Ariza-López, Francisco Javier ^[1] ; Rodríguez-Avi, José ^[1] ; Alba-Fernández, Virtudes ^[1]
  1. [1] Universidad de Jaén

     Universidad de Jaén

     Jaén, España

     
• Localización: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN-e 1578-5157, Nº. 21, 2018
• Idioma: español
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• Resumen

  • Las matrices de confusión son la forma más usual y estándar de informar sobre la exactitud temática de productos derivados de la clasificación de datos procedentes de imágenes. En este marco, son ampliamente utilizados dos índices: el porcentaje de acuerdo y el índice Kappa. Ambos son índices globales y no permiten un control categoría por categoría y, aún menos, establecer dentro de una categoría condiciones específicas. En este trabajo se propone un método novedoso basado en la distribución multinomial y en un test estadístico exacto. De esta forma, se pueden establecer las preferencias de exactitud para cada categoría y también establecer cierto grado de mala clasificación entre distintas categorías.