室内定位误差分布评估到底该用累计误差还是混淆矩阵？

最近有粉丝用了我的开源项目 的基础上来扩展开展创新，发现他们对于定位模型是分类还是回归，误差评估方法有点搞不清：

“定位误差到底该怎么评估？用累计误差（CDF）图？还是混淆矩阵？”

今天这篇文章就来系统梳理一下这两种主流的评估方法，适用于不同模型结构的分析场景，助你选出最合适的定位系统评估方式。

🧠 定位任务的两种建模方式

室内定位可以分为两类建模方式：

1️⃣ 回归模型：预测具体坐标

• 输入：传感器或信号指纹（如 Wi-Fi、BLE、IMU）
• 输出：物理坐标 (x, y)
• 应用：精确定位、导航轨迹重建、连续移动预测

2️⃣ 分类模型：预测所在区域或采集点

• 输入：指纹特征向量
• 输出：预定义的“位置标签”，如第12号采集点
• 应用