kappa系数怎么计算？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它考虑了分类器中的“偶然一致性”，即预测结果与随机选择结果一致的可能性。
计算kappa系数需要先构建一个混淆矩阵。
混淆矩阵是一个二维矩阵，行和列分别代表实际类别和预测类别。
每个单元格的值表示在给定实际类别和预测类别下样本的数量。
接下来，我们需要计算两个分类器的一致性比例。
一致性比例是指预测结果和实际结果一致的样本占总样本数的比例。
然后，我们计算两个分类器的“偶然一致性”，即假设预测结果是完全随机的情况下，预测结果和实际结果一致的概率。
最后，kappa系数通过计算两者之间的差异除以差异最大化的可能性来衡量分类器的一致性。
具体计算方式是用一致性比例减去偶然一致性，再除以1减去偶然一致性。
总体而言，kappa系数越接近1，表示两个分类器的一致性越好；越接近0，表示一致性越差；而负值表示分类器之间的一致性低于随机选择的水平。