REPORT METRICHE - CONFRONTO PIXEL
Riferimento: c:\Users\feder\Desktop\AutomaticChangeDetection\ConfusionMatrix\TestObject_B-ConditionReport.png
Automatico: c:\Users\feder\Desktop\AutomaticChangeDetection\ConfusionMatrix\TestObject_B-AutomaticChangeDetection_ORTHO.png

Confusion Matrix [ [VP, FN], [FP, VN] ]
[[808302, 313704], [400844, 7840266]]
VP=808302, FN=313704, FP=400844, VN=7840266, Totale=9363116

Definizioni metriche (classe positiva = DEGRADO)
Precisione = VP/(VP+FP): quando il modello dice degrado, quante volte ha ragione.
Valore: 0.668490 (66.85%)

Recall = VP/(VP+FN): di tutto il degrado reale, quanto viene trovato.
Valore: 0.720408 (72.04%)

F1-score = 2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall): equilibrio tra precisione e recall.
Valore: 0.693479 (69.35%)

Accuratezza = (VP+VN)/Totale: quota complessiva di pixel classificati correttamente.
Valore: 0.923685 (92.37%)

Specificita = VN/(VN+FP): sui pixel sani, quanti sono riconosciuti sani.
Valore: 0.951360 (95.14%)
