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

Confusion Matrix [ [VP, FN], [FP, VN] ]
[[982646, 571576], [122030, 7356538]]
VP=982646, FN=571576, FP=122030, VN=7356538, Totale=9032790

Definizioni metriche (classe positiva = DEGRADO)
Precisione = VP/(VP+FP): quando il modello dice degrado, quante volte ha ragione.
Valore: 0.889533 (88.95%)

Recall = VP/(VP+FN): di tutto il degrado reale, quanto viene trovato.
Valore: 0.632243 (63.22%)

F1-score = 2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall): equilibrio tra precisione e recall.
Valore: 0.739138 (73.91%)

Accuratezza = (VP+VN)/Totale: quota complessiva di pixel classificati correttamente.
Valore: 0.923212 (92.32%)

Specificita = VN/(VN+FP): sui pixel sani, quanti sono riconosciuti sani.
Valore: 0.983683 (98.37%)
