kappa系数是什么意思,kappa系数取值范围

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　　Python脚本

　　项目合作QQ:231469242这个系数的取值范围是[-1，1]。在实际应用中，这个系数的值[0，1]越高，那么模型 DEF kappa(matrix):n=NP . sum(matrix)sum _ po=0 sum _ Pe=0 for I in range(len(matrix[0]):sum _ po=matrix[I][I]row=NP . sum(matrix[I，]) col=np.sum(matrix[:I])sum _ Pe=row * col po=sum _ po/n Pe=sum _ Pe/(n * n#使用下面的代码进行测试：import numpy as NP matrix=[[239，21，16]，[16，73，4]

　　参考：https://blog.csdn.net/wang7807564/article/details/80252362s简介分类是监督学习在机器学习中的一个重要应用。基于统计的机器学习方法可以按SVM分类，也可以按决策书、梯度提升树等分类。

　　对于二元分类模型，我们通常可以用ROC曲线来评价模型的预测效果。这里介绍一种衡量多分类中模型评估准确性的方法——kappa系数评估法。

　　卡帕系数首先，我们来介绍一下卡帕系数：

　　Kappa系数是统计学中评价一致性的一种方法。我们可以用它来评估多分类模型的准确性。这个系数的取值范围是[-1，1]。在实际应用中，一般是[0，1]，类似于ROC曲线中一般没有下凸曲线的原理。

　　该系数的值越高，模型实现的分类精度越高。kappa系数的计算方法可表示如下：

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