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_ORTHO.png

Confusion Matrix [ [VP, FN], [FP, VN] ]
[[1066443, 487779], [238183, 7240385]]
VP=1066443, FN=487779, FP=238183, VN=7240385, Totale=9032790

Definizioni metriche (classe positiva = DEGRADO)
Precisione = VP/(VP+FP): quando il modello dice degrado, quante volte ha ragione.
Valore: 0.817432 (81.74%)

Recall = VP/(VP+FN): di tutto il degrado reale, quanto viene trovato.
Valore: 0.686159 (68.62%)

F1-score = 2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall): equilibrio tra precisione e recall.
Valore: 0.746065 (74.61%)

Accuratezza = (VP+VN)/Totale: quota complessiva di pixel classificati correttamente.
Valore: 0.919630 (91.96%)

Specificita = VN/(VN+FP): sui pixel sani, quanti sono riconosciuti sani.
Valore: 0.968151 (96.82%)
