总体精度与kappa系数反应什么？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
总体精度是指分类器在测试数据集上正确分类的比例，即正确分类的样本数除以总样本数。
总体精度越高，代表分类算法的性能越好。
而kappa系数是一种度量分类器与随机选择之间一致性的度量标准。
它考虑了分类器的预测结果与实际结果之间的一致性。
kappa系数的取值范围在[-1,1]之间，当kappa系数为1时，代表分类器与实际结果完全一致；当kappa系数为0时，代表分类器的预测结果与随机选择一致；当kappa系数小于0时，代表分类器的预测结果比随机选择更差。
总体精度和kappa系数都是评估分类算法性能的重要指标，但它们对分类结果的评估角度不同。
总体精度只考虑分类结果的正确与否，而kappa系数同时考虑了分类器预测结果与实际结果之间的一致性，更加全面地反映分类算法的性能。
因此，综合考虑总体精度和kappa系数可以更准确地评估分类算法的效果。