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_TEXTURE.png

Confusion Matrix [ [VP, FN], [FP, VN] ]
[[478820, 643186], [407590, 7833520]]
VP=478820, FN=643186, FP=407590, VN=7833520, Totale=9363116

Definizioni metriche (classe positiva = DEGRADO)
Precisione = VP/(VP+FP): quando il modello dice degrado, quante volte ha ragione.
Valore: 0.540179 (54.02%)

Recall = VP/(VP+FN): di tutto il degrado reale, quanto viene trovato.
Valore: 0.426754 (42.68%)

F1-score = 2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall): equilibrio tra precisione e recall.
Valore: 0.476814 (47.68%)

Accuratezza = (VP+VN)/Totale: quota complessiva di pixel classificati correttamente.
Valore: 0.887775 (88.78%)

Specificita = VN/(VN+FP): sui pixel sani, quanti sono riconosciuti sani.
Valore: 0.950542 (95.05%)
