Współczynnik kappa Cohena jest statystyką używaną do pomiaru wiarygodności między oceniającymi dla pozycji jakościowych. Ogólnie uważa się, że jest to bardziej solidna miara niż proste obliczenie procentowej zgody, ponieważ κ uwzględnia możliwość przypadkowego wystąpienia umowy.
Do czego służy kappa Cohena?
Kappa Cohena jest metryką często używaną do oceny zgodności między dwoma oceniającymi. Może być również używany do oceny wydajności modelu klasyfikacji.
Jak interpretujesz kappa Cohena?
Cohen zasugerował, że wynik Kappa należy interpretować w następujący sposób: wartości ≤ 0 jako wskazujące na brak zgodności, a 0,01–0,20 jako brak lub niewielkie, 0,21–0,40 jako prawidłowe, 0,41–0,60 jako umiarkowana, 0,61–0,80 jako znaczna, a 0,81–1,00 jako prawie idealna zgodność.
Jaki jest kappa Cohena w uczeniu maszynowym?
Kappa Cohena jest miarą statystyczną, która służy do pomiaru wiarygodności dwóch oceniających, którzy oceniają tę samą ilość i określa, jak często oceniający są zgodni. W tym artykule dowiemy się szczegółowo, czym jest kappa Cohena i jak może być przydatna w problemach z uczeniem maszynowym.
Co oznacza wartość kappa?
Wartość Kappa jest zdefiniowana jako. Licznik reprezentuje rozbieżność między zaobserwowanym prawdopodobieństwem sukcesu a prawdopodobieństwem sukcesu przy założeniu wyjątkowo złego przypadku.
