我有一个数据集，其中包含 600 个目标类示例和 300 个不示例。分类后，我得到高准确率（75%）但 kappa 低（0.4）。这意味着什么？看来kappa真的很低，对吗？精度或 AUR 等其他指标约为 0.7-0.8，这似乎不错。
Kappa 分数低但准确率高
数据挖掘
机器学习
分类
2022-02-18 04:57:35
1个回答
我不确定这里有什么问题。对于二元目标，几率为 50%，而 75% 是完美准确度 100% 的一半。Kappa 的范围从偶然的 0 到完美分离时的 1，为 0.4，这又略低于完美预测的一半。所以它似乎证实了你的模型的性能。
Kappa 定义为：（观察到的准确度 - 预期准确度）/（1 - 预期准确度）
由于您的课程看起来很平衡，因此您有 (0.75 - 0.5) / (1 - 0.5) = 0.5
其它你可能感兴趣的问题