总体精度与kappa系数是什么？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
总体精度可以通过将模型预测正确的样本数除以总样本数来计算得到。
总体精度的值范围在0到1之间，越接近1表示模型性能越好。
Kappa系数是一个用于度量分类模型性能的统计量，它考虑了模型预测正确的比例与通过随机预测而预测正确的比例之间的差异。
Kappa系数的值范围在-1到1之间，其中0表示随机预测，1表示完美预测，-1表示完全错误的预测。
Kappa系数越高，表示模型的性能越好。
总体精度和Kappa系数都是用来评估模型性能的指标，但Kappa系数相比总体精度更为准确，因为它考虑了随机预测的影响。
总体精度在样本数不平衡或预测类别之间存在差异的情况下可能会产生偏差，而Kappa系数能够对这种情况进行校正，提供更加客观的模型评估。