Cohenov kapa koeficient je statistika, ki se uporablja za merjenje zanesljivosti med ocenjevalci za kvalitativne postavke. Na splošno velja, da je to bolj robustno merilo kot preprost izračun odstotka dogovora, saj κ upošteva možnost, da do dogovora pride po naključju.
Za kaj se uporablja Cohenova kappa?
Cohenova kapa je metrika, ki se pogosto uporablja za oceno soglasja med dvema ocenjevalcema. Uporablja se lahko tudi za oceno uspešnosti klasifikacijskega modela.
Kako si razlagate Cohenovo kapo?
Cohen je predlagal, da se rezultat Kappa razlaga na naslednji način: vrednosti ≤ 0 kot nesoglasja in 0,01–0,20 kot nič do nizke, 0,21–0,40 kot pošteno, 0,41–0,60 kot zmerno, 0,61–0,80 kot precejšnje in 0,81–1,00 kot skoraj popolno ujemanje.
Kaj je Cohenova kappa pri strojnem učenju?
Cohen's Kappa je statistična mera, ki se uporablja za merjenje zanesljivosti dveh ocenjevalcev, ki ocenjujeta enako količino, in določa, kako pogosto se ocenjevalci strinjajo. V tem članku se bomo podrobno naučili, kaj je Cohenova kappa in kako je lahko uporabna pri težavah s strojnim učenjem.
Kaj pomeni kappa vrednost?
Vrednost Kappa je opredeljena kot. Števec predstavlja neskladje med opaženo verjetnostjo uspeha in verjetnostjo uspeha ob predpostavki izredno slabega primera.
