kappa系数评价做法？
编辑：星期三 |
kappa系数是用在统计学中评估一致性的一种方法，我们可以用他来进行多分类模型准确度的评估，这个系数的取值范围是[-1,1]，实际应用中，一般是[0,1]，与ROC曲线中一般不会出现下凸形曲线的原理类似。
这个系数的值越高，则代表模型实现的分类准确度越高。kappa系数的计算方法可以这样来表示：
k=po−pe1−pe
其中，p0表示为总的分类准确度;
pe表示为
pe=a1×b1+a2×b2+...+aC×bCn×n
其中，
ai
代表第i类真实样本个数，
bi
代表第i类预测出来的样本个数。
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