Finally, the (total)PCP was calcula

Finally, the (total)
PCP was calculated as the number of correctly predicted cases
divided by the total number of cases. In addition, the percentage of
correctly predicted area under the curve (AUC) of the relative
operating characteristic (ROC) was calculated (Crk et al., 2009). The
ROC curve was plotted with the sensitivity (true positive rate)
versus 1-the specificity (false positive rate) for every possible cutoff
that could be chosen to convert the predicted probability of urban
expansion into the actual degree of urbanization. The AUCwas then
calculated as a measure of the probability of the model to render
a higher predicted value of urbanization for a pixel that underwent
urbanization than for those that did not. An AUC value approaching
1 indicates perfect performance of the model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สุดท้าย (ยอดรวม)มาคำนวณเป็นจำนวนกรณีที่คาดการณ์ได้อย่างถูกต้องหาร ด้วยจำนวนรวมของกรณีและปัญหา นอกจากนี้ เปอร์เซ็นต์ของถูกคาดการณ์พื้นที่ภายใต้เส้นโค้ง (AUC) ของญาติปฏิบัติลักษณะ (ROC) ถูกคำนวณ (Crk et al., 2009) ที่ถูกพล็อตเส้นโค้ง ROC มีความไว (จริงบวกอัตรา)เมื่อเทียบกับ 1 เดอะ specificity (ไม่บวกราคา) สำหรับตัดได้ทุกที่สามารถเลือกการแปลงที่คาดการณ์น่าเป็นเมืองขยายตัวในระดับเป็นจริง AUCwas แล้วคำนวณความน่าเป็นของแบบจำลองแสดงการวัดคาดการณ์ค่าของความเป็นเมืองสำหรับพิกเซลที่มีเปลี่ยนเป็นมากกว่าผู้ที่ไม่ ค่า AUC ที่กำลัง1 บ่งชี้ประสิทธิภาพการทำงานที่สมบูรณ์แบบของแบบจำลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สุดท้าย (รวม)
PCP ที่คำนวณได้เป็นจำนวนของกรณีที่คาดการณ์ได้อย่างถูกต้อง
หารด้วยจำนวนรวมของกรณี นอกจากนี้ร้อยละของ
พื้นที่ที่คาดการณ์ได้อย่างถูกต้องภายใต้เส้นโค้ง (AUC) ของญาติ
ลักษณะการดำเนินงาน (ROC) ที่คำนวณได้ (CRK- et al., 2009)
เส้นโค้ง ROC ถูกพล็อตที่มีความไว (อัตราบวกจริง)
เมื่อเทียบกับ 1 ความจำเพาะ (อัตราบวกเท็จ) สำหรับทุก ๆ ตัดเป็นไปได้
ที่อาจจะเลือกที่จะแปลงความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ของเมือง
ขยายตัวเข้าสู่การศึกษาระดับปริญญาที่แท้จริงของการขยายตัวของเมือง AUCwas แล้ว
คำนวณเป็นตัวชี้วัดของความน่าจะเป็นของรูปแบบที่จะทำให้
มูลค่าการคาดการณ์ที่สูงขึ้นของการกลายเป็นเมืองสำหรับพิกเซลที่ได้รับการ
ขยายตัวของเมืองกว่าผู้ที่ไม่ได้ ค่า AUC ใกล้
1 แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่สมบูรณ์แบบของรูปแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในที่สุด , ( รวม )
PCP คำนวณเป็นตัวเลขคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องกรณี
หารด้วยจำนวนของกรณี นอกจากนี้ ร้อยละ
คาดการณ์ได้อย่างถูกต้องพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ( ยา ) ของญาติ
ปฏิบัติการลักษณะ ( ROC ) คำนวณได้ ( เค et al . , 2009 )
โค้ง ROC เป็นจุดที่มีความไว ( อัตราบวกจริง )
เมื่อเทียบกับ 1-the ความจำเพาะ ( อัตราบวกเท็จ ) ที่เป็นไปได้ทุกตัว
ที่สามารถเลือกที่จะแปลงพยากรณ์ความน่าจะเป็นของเมือง
ขยายตัวในระดับที่แท้จริงของเมือง . การ aucwas แล้ว
คำนวณเป็นวัดของความน่าจะเป็นของรูปแบบเพื่อให้สูงกว่าคาดการณ์มูลค่าของเมือง

สำหรับพิกเซลที่ได้รับความเป็นเมืองมากกว่าสำหรับผู้ที่ไม่ได้เป็นค่าความเข้มข้นใกล้
1 แสดงประสิทธิภาพที่สมบูรณ์แบบของรูปแบบ