《表6 各分类器算法图斑数量及面积统计》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
在精度评价后，把分类结果按类合并，统计合并后图斑的数量及面积百分比，统计结果见表6。
| 图表编号 | XD00148394600 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.06.25 |
| 作者 | 杜萌迪、孙畅、王逸凯、罗建松 |
| 绘制单位 | 浙江省测绘科学技术研究院、黑龙江地理信息工程院、黑龙江地理信息工程院、黑龙江地理信息工程院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 各算法在Na6ve Bayes分类器上分类准确率对比(%)》2019.11.01
- 《表4 各算法在3NN分类器上分类准确率对比(%)》2019.11.01
- 《表3 各算法在SVM分类器上分类准确率对比(%)》2019.11.01
- 《表7 各分类器实验结果：基于集成学习投票算法的Android恶意应用检测》2020.11.15
- 《表1 特征统计分析：Haar特征耦合级联分类器的车道线检测算法》2020.06.16
- 《表2 各分类器数据量：基于多分类器的无分割手写数字字符串识别算法》2020.07.05
- 《表4 各优势树种（组）面积、蓄积、小班数量及经营类型数量统计》2020.06.30
- 《表6 不同立地类型面积、蓄积、小班数量及经营类型数量统计》2020.06.30
- 《表3 样本图斑面积与真值面积的比较统计表》2020.03.01
- 《表3 样本图斑面积与真值面积的比较统计表》2020.03.01
- 《表3 样本图斑面积与真值面积的比较统计表》2020.03.01
- 《表3 微小图斑数量统计表》2020.08.25
- 《表2 精典诗词语料上各分类器的ROC面积》2020.01.15
- 《表2 以MLR为分类器的各算法的分类准确度》2020.01.25
- 《表1 实验区各县荫棚图斑提取面积精度统计》2020.02.20
- 《表4 生产建设项目合规性图斑面积分析统计》2019.10.01
- 《表6 采用SVM分类器时5种算法的分类准确率 (单位:%)》2019.06.01
- 《表6 按污染元素数量分类统计污染面积》2018.02.15
- 《表3 银川市各县（市、区）地表覆盖分类图斑数量》2019.08.26
- 《表4 石嘴山市各县（市、区）地表覆盖分类图斑数量汇总表》2019.08.26