总体精度与kappa系数区别？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
总体精度是指模型对所有样本的正确分类比例，即预测正确的样本数除以总样本数。
总体精度是最直观的评估指标之一，但它不能区分不同类别的分类效果。
而kappa系数，又称为Cohen's kappa系数，考虑了分类结果中由于随机性产生的正确率。
它将模型的预测结果与随机分类结果进行比较，即观察到的正确率减去预期的正确率除以1减去预期的正确率。
当kappa系数等于0时，说明模型的分类结果仅仅是随机分类，而当kappa系数为1时，则表示模型的分类结果完全正确。
kappa系数还可以判断分类结果是否好于随机分类，而总体精度无法做出这种判断。
因此，总体精度和kappa系数是两个不同的评估指标，总体精度反映了模型的整体分类准确度，而kappa系数同时考虑了随机分类产生的准确率，并可判断模型的优劣程度。