質問:
二次加重カッパ
Taufan Silitonga
2016-11-29 19:30:46 UTC
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二次加重カッパについて少しグーグルをしましたが、それを理解するための良い説明が見つかりませんでした。誰かがリソースや簡単な説明をすることができますか?

二 答え:
Jeffrey Girard
2016-11-29 20:23:41 UTC
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カッパ係数は、偶然に調整された一致の指標です。機械学習では、アルゴリズムの予測と同じオブジェクトの信頼できるラベルとの間の一致の量を定量化するために使用できます。カッパは正確さから始まります-アルゴリズムと信頼できるラベルの両方が同じカテゴリまたはクラスに割り当てられたすべてのオブジェクトの割合。ただし、アルゴリズムと信頼できるラベルが「偶然に」同じカテゴリにアイテムを割り当てる確率を調整しようとします。これは、アルゴリズムと信頼できるラベルがそれぞれ、各カテゴリに割り当てるオブジェクトの比率に対して事前に決定された割り当てを持っていると想定することによって行われます。元のカッパ係数は名目上のカテゴリを想定していましたが、これは後で「重み付け」によって非名目上のカテゴリに拡張されました。重み付けの背後にある考え方は、一部のカテゴリは他のカテゴリよりも類似しているため、一部のカテゴリの不一致のペアは、さまざまな程度の「部分的なクレジット」に値するということです。二次重みは、不一致のカテゴリの各ペアに割り当てる部分クレジットの量を決定する一般的な方法の1つです。他の重みがあります。 MATLAB関数を含むこれらすべての概念の詳細については、次のWebサイトを参照してください: mreliability.jmgirard.com

参照:Cohen、J。(1968)。加重カッパ:スケールされた不一致または部分的なクレジットを提供する名目スケールの一致。 Psychological Bulletin、70(4)、213–220。

更新:私の合意パッケージまたはGwetの irrCACパッケージを参照してください。 R関数の場合。

ありがとう!例を挙げて説明していただけますか?
Bilguun
2020-06-16 07:06:25 UTC
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これは、2次加重カッパスコアのよく説明された例です。 http://kagglesolutions.com/r/evaluation-metrics--quadratic-weighted-kappa



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