科恩的Kappa统计计算混淆矩阵

资 源 简 介

科恩的Kappa统计计算混淆矩阵

详 情 说 明

Cohen's kappa统计量是一种常用于评估分类模型性能的指标，特别适用于衡量两个评估者之间或模型预测与实际标签之间的一致性程度。与单纯依赖准确率不同，kappa统计量通过考虑随机一致的概率来提供更可靠的评估。

计算kappa统计量需要基于混淆矩阵进行，其核心思想是比较观察到的分类一致性与期望的随机一致性之间的差异。具体计算过程可以分为三个步骤：首先计算观察一致性，即混淆矩阵对角线元素之和除以总数；然后计算期望一致性，即每个类别实际频率与预测频率乘积之和；最后通过公式将这两个值转化为kappa统计量。

kappa值的范围通常在-1到1之间，其中1表示完全一致，0表示与随机预期一致，负值则表明一致性低于随机预期。该指标特别适用于类别分布不平衡的数据集，因为传统的准确率在这种情况下可能会产生误导性结果。在实际应用中，kappa统计量广泛应用于医学诊断、自然语言处理标注任务等领域，作为评估模型或人工标注可靠性的重要工具。