Il coefficiente kappa di Cohen è una statistica utilizzata per misurare l'affidabilità tra valutatori per elementi qualitativi. Si ritiene generalmente che sia una misura più solida del semplice calcolo dell'accordo percentuale, poiché κ tiene conto della possibilità che l'accordo avvenga per caso.
A cosa serve il kappa di Cohen?
Il kappa di Cohen è una metrica usata spesso per valutare l'accordo tra due valutatori. Può essere utilizzato anche per valutare le prestazioni di un modello di classificazione.
Come interpreti la kappa di Cohen?
Cohen ha suggerito che il risultato Kappa fosse interpretato come segue: valori ≤ 0 indicano nessun accordo e 0,01–0,20 come da nessuno a lieve, 0,21–0,40 come giusto, 0,41– 0,60 come moderato, 0,61–0,80 come sostanziale e 0,81–1,00 come accordo quasi perfetto.
Qual è il kappa di Cohen nell'apprendimento automatico?
Il Kappa di Cohen è una misura statistica che viene utilizzata per misurare l'affidabilità di due valutatori che valutano la stessa quantità e identifica la frequenza con cui i valutatori sono d'accordo. In questo articolo impareremo in dettaglio cos'è il kappa di Cohen e come può essere utile nei problemi di apprendimento automatico.
Cosa si intende per valore kappa?
Il valore di Kappa è definito come. Il numeratore rappresenta la discrepanza tra la probabilità di successo osservata e la probabilità di successo nell'ipotesi di un caso estremamente negativo.
