kappa多少组数据

Posted 2023-04-05

Kappa系数用于一致性检验

也可以用于衡量分类精度

kappa系数的计算是基于混淆矩阵的

kappa计算结果为-1~1，但通常kappa是落在 0~1 间，可分为五组来表示不同级别的一致性：0.0~0.20极低的一致性(slight)、0.21~0.40一般的一致性(fair)、0.41~0.60 中等的一致性(moderate)、0.61~0.80 高度的一致性(substantial)和0.81~1几乎完全一致(almost perfect)。
引自百度百科Kappa系数
公式

k=
po−pe
1−pe

po是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数，也就是总体分类精度

假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC

而预测出来的每一类的样本个数分别为b1,b2,...,bC

总样本个数为n

则有：pe=
a1×b1+a2×b2+...+aC×bC
n×n

例子

上图就是个混淆矩阵

po=
239+73+280
664

=0.8916

pe=
261×276+103×93+300×295
664×664

=0.3883

因此：

k=
0.8916−0.3883
1−0.3883

=0.8228 参考技术A 对于您这个问题解答Kappa是一种衡量二个评估者在评估同一组数据时的一致性的统计量。它可以用来衡量两个或多个评估者之间的协调程度，也可以用来衡量一个评估者与真实值之间的协调程度。
Kappa组数据的示例：
1）两名评估者对不同的病人的疼痛程度的评估：病人1的疼痛程度被评估为mild，评估者1和评估者2也都评估为mild；
2）两名评估者对不同的病人的恢复情况的评估：病人2的恢复情况被评估为good，评估者1和评估者2也都评估为good；
3）两名评估者对不同的病人的症状的评估：病人3的症状被评估为severe，评估者1和评估者2也都评估为severe；
4）两名评估者对不同的病人的反应情况的评估：病人4的反应情况被评估为moderate，评估者1和评估者2也都评估为moderate；
5）两名评估者对不同的病人的病情的评估：病人5的病情被评估为stable，评估者1和评估者2也都评估为stable；
6）两名评估者对不同的病人的病症的评估：病人6的病症被评估为worsening，评估者1和评估者2也都评估为worsening；
7）两名评估者对不同的病人的症状变化的评估：病人7的症状变化被评估为improved，评估者1和评估者2也都评估为improved。

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