Cohenův koeficient kappa je statistika, která se používá k měření spolehlivosti mezi hodnotiteli u kvalitativních položek. Obecně se má za to, že je to robustnější měřítko než jednoduchý výpočet procenta shody, protože κ bere v úvahu možnost, že k dohodě dojde náhodou.
K čemu se používá Cohenův kappa?
Cohenův kappa je metrika často používaná k posouzení shody mezi dvěma hodnotiteli. Může být také použit k posouzení výkonnosti klasifikačního modelu.
Jak interpretujete Cohenovu kappu?
Cohen navrhl, aby byl výsledek Kappa interpretován následovně: hodnoty ≤ 0 jako indikující žádnou shodu a 0,01–0,20 jako žádná až mírná, 0,21–0,40 jako spravedlivá, 0,41–0,60 jako mírná, 0,61–0,80 jako podstatná a 0,81–1,00 jako téměř dokonalá shoda.
Co je Cohenův kappa ve strojovém učení?
Cohen's Kappa je statistické měřítko, které se používá k měření spolehlivosti dvou hodnotitelů, kteří hodnotí stejné množství, a identifikuje, jak často se hodnotitelé shodují. V tomto článku se podrobně seznámíme s tím, co je Cohenova kappa a jak může být užitečná při problémech se strojovým učením.
Co znamená hodnota kappa?
Hodnota kappa je definována jako. Čitatel představuje nesoulad mezi pozorovanou pravděpodobností úspěchu a pravděpodobností úspěchu za předpokladu extrémně špatného případu.
