Ang Cohen's kappa coefficient ay isang istatistika na ginagamit upang sukatin ang pagiging maaasahan ng inter-rater para sa mga qualitative na item. Sa pangkalahatan, ito ay itinuturing na isang mas matatag na sukat kaysa sa simpleng pagkalkula ng porsyento ng kasunduan, dahil isinasaalang-alang ng κ ang posibilidad na mangyari ang kasunduan nang nagkataon.
Para saan ang kappa ni Cohen?
Ang
Cohen's kappa ay isang sukatan na kadalasang ginagamit upang masuri ang kasunduan sa pagitan ng dalawang rater. Maaari rin itong gamitin upang masuri ang pagganap ng isang modelo ng pag-uuri.
Paano mo binibigyang kahulugan ang kappa ni Cohen?
Iminungkahi ni Cohen na ang resulta ng Kappa ay bigyang-kahulugan bilang mga sumusunod: mga halagang ≤ 0 bilang nagsasaad ng walang kasunduan at 0.01–0.20 bilang none to slight, 0.21–0.40 bilang patas, 0.41– 0.60 bilang katamtaman, 0.61–0.80 bilang malaki, at 0.81–1.00 bilang halos perpektong kasunduan.
Ano ang kappa ni Cohen sa machine learning?
Ang
Cohen's Kappa ay isang istatistikal na sukatan na ginagamit upang sukatin ang pagiging maaasahan ng dalawang rater na nagre-rate sa parehong dami at tinutukoy kung gaano kadalas nagkakasundo ang mga rater. Sa artikulong ito, malalaman natin nang detalyado ang tungkol sa kung ano ang kappa ni Cohen at kung paano ito maaaring maging kapaki-pakinabang sa mga problema sa machine learning.
Ano ang ibig sabihin ng kappa value?
Ang halaga ng Kappa ay tinukoy bilang. Ang numerator ay kumakatawan sa pagkakaiba sa pagitan ng naobserbahang posibilidad ng tagumpay at ang posibilidad ng tagumpay sa ilalim ng pagpapalagay ng isang napakasamang kaso.
