Cohenov kapa koeficijent je statistika koja se koristi za mjerenje pouzdanosti među ocjenjivačima za kvalitativne stavke. Općenito se smatra da je to robusnija mjera od jednostavnog izračunavanja postotka dogovora, jer κ uzima u obzir mogućnost da se dogovor dogodi slučajno.
Za šta se koristi Cohenova kapa?
Cohenova kapa je metrika koja se često koristi za procjenu slaganja između dva ocjenjivača. Također se može koristiti za procjenu performansi modela klasifikacije.
Kako tumačite Cohenovu kapu?
Cohen je predložio da se Kappa rezultat tumači na sljedeći način: vrijednosti ≤ 0 kao neslaganje i 0,01–0,20 kao ništa prema neznatnom, 0,21–0,40 kao pošteno, 0,41–0,60 kao umjereno, 0,61–0,80 kao značajno, i 0,81–1,00 kao skoro savršeno slaganje.
Šta je Cohenova kapa u mašinskom učenju?
Cohen's Kappa je statistička mjera koja se koristi za mjerenje pouzdanosti dva ocjenjivača koji ocjenjuju istu količinu i identifikuje koliko često se ocjenjivači slažu. U ovom članku ćemo detaljno naučiti šta je Cohenova kapa i kako može biti korisna u problemima s mašinskim učenjem.
Šta se podrazumijeva pod kapa vrijednošću?
Vrijednost Kappa je definirana kao. Brojnik predstavlja nesklad između uočene vjerovatnoće uspjeha i vjerovatnoće uspjeha pod pretpostavkom izuzetno lošeg slučaja.
