精华内容
下载资源
问答
  • 02099 卡帕kappa运动服饰店铺营销培训之销售服务八部曲(PPT 36页).ppt
  • 卡帕 Kappa是用Go编写的Kappa体系结构的实现。 安装 kappa使用来管理依赖项。 所以我们需要先安装: go get github.com/tools/godep 接下来,我们需要实际安装代码和依赖项: godep get github....
  • 卡帕故事 生成静态kappa故事的程序。
  • kappa:Lambda之前-源码

    2021-04-12 22:38:33
    卡帕 Kappa是一个命令行工具,希望(它有希望)使它更易于部署,更新和测试AWS Lambda的功能。 开发Lambda函数涉及很多步骤。 你必须: 编写函数本身 创建Lambda函数本身所需的IAM角色(执行角色),以允许其访问...
  • 遥感影像分类以后的精度评价,包括计算生产者精度、使用者精度、kappa系数等
  • 卡帕 基于Jason Denizac [npm-delegate]( ),此模块是一个hapi插件,用于代理npm以支持私有npm仓库而不复制整个公共注册表。 注意:以下描述的config.json是一个,将kappa描述为一个插件。 有关更多信息,请参见...
  • lms-kappa 基于LMS的Kappa模拟器
  • kappa系数是统计学中度量一致性的指标, 对于分类问题,一致性就是模型预测结果和实际分类结果是否一致. kappa系数的计算是基于混淆矩阵, 取值为-1到1之间, 通常大于0. kappa quadratic weighted kappa kappa ...

    kappa系数是统计学中度量一致性的指标, 对于分类问题,一致性就是模型预测结果和实际分类结果是否一致. kappa系数的计算是基于混淆矩阵, 取值为-1到1之间, 通常大于0.

    • kappa
    • quadratic weighted kappa

    kappa

    kappa系数的数学表达:

    Po​为预测的准确率, 也可理解为预测的一致性:

     

    Pe​表示偶然一致性:

     

     例子来自:https://blog.csdn.net/weixin_38313518/article/details/80035094

     

    quadratic weighted kappa

    二次加权kappa在多级分类的深度学习评价中经常使用,比如说医疗图像的多级分类。人类医生在评判病症时经常用轻度,中度,重度等词汇,这样的评价方式与二次加权kappa的评价方式不谋而合,使用加权的kappa,可以有效反映模型的效果。

    quadratic weighted kappa系数的数学表达如下,其中O_{i, j}代表将第i类判别为第j类的个数,E_{i, j}代表根据真实列联表根据上文提到的计算方法:

     

    例子:

    code:

    conf_mat = confusion_matrix(rater_a, rater_b, min_rating, max_rating)
    
    num_scored_items = float(len(rater_a))
    d = pow(i - j, 2.0) / pow(num_ratings - 1, 2.0)
    numerator += d * conf_mat[i][j] / num_scored_items

     

     code:

    num_scored_items = float(len(rater_a))
    
    expected_count = (hist_rater_a[i] * hist_rater_b[j]/ num_scored_items)
    d = pow(i - j, 2.0) / pow(num_ratings - 1, 2.0)
    denominator += d * expected_count / num_scored_items

    end code:

    1.0 - numerator / denominator

    complete code:

    def confusion_matrix(rater_a, rater_b, min_rating=None, max_rating=None):
        """
        Returns the confusion matrix between rater's ratings
        """
        assert(len(rater_a) == len(rater_b))
        if min_rating is None:
            min_rating = min(rater_a + rater_b)
        if max_rating is None:
            max_rating = max(rater_a + rater_b)
        num_ratings = int(max_rating - min_rating + 1)
        conf_mat = [[0 for i in range(num_ratings)]
                    for j in range(num_ratings)]
        for a, b in zip(rater_a, rater_b):
            conf_mat[a - min_rating][b - min_rating] += 1
        return conf_mat
    
    def histogram(ratings, min_rating=None, max_rating=None):
        """
        Returns the counts of each type of rating that a rater made
        """
        if min_rating is None:
            min_rating = min(ratings)
        if max_rating is None:
            max_rating = max(ratings)
        num_ratings = int(max_rating - min_rating + 1)
        hist_ratings = [0 for x in range(num_ratings)]
        for r in ratings:
            hist_ratings[r - min_rating] += 1
        return hist_ratings
    
    def quadratic_weighted_kappa(rater_a, rater_b, min_rating=None, max_rating=None):
        """
        Calculates the quadratic weighted kappa
        quadratic_weighted_kappa calculates the quadratic weighted kappa
        value, which is a measure of inter-rater agreement between two raters
        that provide discrete numeric ratings.  Potential values range from -1
        (representing complete disagreement) to 1 (representing complete
        agreement).  A kappa value of 0 is expected if all agreement is due to
        chance.
    
        quadratic_weighted_kappa(rater_a, rater_b), where rater_a and rater_b
        each correspond to a list of integer ratings.  These lists must have the
        same length.
    
        The ratings should be integers, and it is assumed that they contain
        the complete range of possible ratings.
    
        quadratic_weighted_kappa(X, min_rating, max_rating), where min_rating
        is the minimum possible rating, and max_rating is the maximum possible
        rating
        """
        rater_a = np.array(rater_a, dtype=int)
        rater_b = np.array(rater_b, dtype=int)
        assert(len(rater_a) == len(rater_b))
        if min_rating is None:
            min_rating = min(min(rater_a), min(rater_b))
        if max_rating is None:
            max_rating = max(max(rater_a), max(rater_b))
        conf_mat = confusion_matrix(rater_a, rater_b,
                                    min_rating, max_rating)
    
        num_ratings = len(conf_mat)
        num_scored_items = float(len(rater_a))
    
        hist_rater_a = histogram(rater_a, min_rating, max_rating)
    
        hist_rater_b = histogram(rater_b, min_rating, max_rating)
    
        numerator = 0.0
        denominator = 0.0
    
        for i in range(num_ratings):
            for j in range(num_ratings):
                expected_count = (hist_rater_a[i] * hist_rater_b[j]
                                  / num_scored_items)
                d = pow(i - j, 2.0) / pow(num_ratings - 1, 2.0)
                numerator += d * conf_mat[i][j] / num_scored_items
                denominator += d * expected_count / num_scored_items
    
        return 1.0 - numerator / denominator

    run code:

    import quadratic_weighted_kappa as qw_kappa
    
    rater_a = [0, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 5, 4, 3, 2, 4, 1, 0, 2, 3, 3]
    rater_b = [2, 3, 4, 5, 2, 3, 2, 0, 2, 4, 5, 4, 3, 2, 4, 1, 0, 2, 3, 3]
    result = qw_kappa.quadratic_weighted_kappa(rater_a, rater_b)
    print("result:", result)

     

    展开全文
  • 卡帕 用各种语言编写代码,将吸湿性参数kappa与吸湿性生长因子或临界过饱和联系起来。 文献资料 Excel/电子表格是不言自明的,并且包含许多与Petters和Kreidenweis(2007,2008)有关的正向和反向计算。 txt/文本文件...
  • 科恩的Kappa JS(CKJS) CKJS是一个JavaScript模块,提供用于计算Cohen的Kappa的功能,以便与两个评估者(如果您有两个以上的评估者,则可能需要Fleiss'Kappa)来实现评估者之间的可靠性。 例如,如果您想知道两个...
  • 卡帕猫人-源码

    2021-03-03 17:39:50
    卡帕猫人
  • KAPPA-开源

    2021-04-28 07:34:09
    KAPPA(基于关键氨基酸模式的蛋白质分析仪)是一种序列搜索程序,专用于发现和聚集由关键氨基酸模式定义的蛋白质。
  • 此函数计算 Cohen 的 kappa 系数Cohen 的 kappa 系数是评估者间可靠性的统计量度。 通常认为它比简单的一致性百分比计算更可靠,因为 k 考虑了偶然发生的一致性。 Kappa 提供了衡量两个法官 A 和 B 在将 N 个项目...
  • kappa系数

    2020-12-22 14:00:02
    https://www.statisticshowto.com/cohens-kappa-statistic/ https://medium.com/x8-the-ai-community/kappa-coefficient-for-dummies-84d98b6f13ee ...

    https://www.statisticshowto.com/cohens-kappa-statistic/
    https://medium.com/x8-the-ai-community/kappa-coefficient-for-dummies-84d98b6f13ee
    https://www.tutorialspoint.com/statistics/cohen_kappa_coefficient.htm
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/67844308

    展开全文
  • Kappa系数

    万次阅读 多人点赞 2017-05-29 17:46:40
    Kappa系数用于一致性检验也可以用于衡量分类精度kappa系数的计算是基于混淆矩阵的 kappa计算结果为-1~1,但通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性:0.0~0.20极低的一致性(slight)、0.21~0.40...

    Kappa系数用于一致性检验

    也可以用于衡量分类精度

    kappa系数的计算是基于混淆矩阵的

    kappa计算结果为-1~1,但通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性:0.0~0.20极低的一致性(slight)、0.21~0.40一般的一致性(fair)、0.41~0.60 中等的一致性(moderate)、0.61~0.80 高度的一致性(substantial)和0.81~1几乎完全一致(almost perfect)。
    引自百度百科Kappa系数

    公式

    k=pope1pe

    po 是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就是总体分类精度

    假设每一类的真实样本个数分别为 a1,a2,...,aC

    而预测出来的每一类的样本个数分别为 b1,b2,...,bC

    总样本个数为n

    则有: pe=a1×b1+a2×b2+...+aC×bCn×n

    例子

    这里写图片描述

    上图就是个混淆矩阵

    po=239+73+280664=0.8916

    pe=261×276+103×93+300×295664×664=0.3883

    因此:

    k=0.89160.388310.3883=0.8228

    展开全文
  • kappa-www ...# "start": "kappa -c config.json" # } # to debug with node-inspector add the below debug start script to package.json: # "scripts": { # "debug": "node-debug ./node_modules/.b
  • KAPPA的一些培训资料--kappa货品系列诠释及重点产品FAB.pptx
  • 科恩河童 cohen.py 用于计算 Cohen's kappa
  • heka-kappa 一组 lua 脚本和一个 heka 配置,用于监控 kappa 实例。 使用HttpInput中的信息(influxdb host / user / pw / db)更新配置。 在KappaAggregatorFilter设置您的异常参数。 在HttpOutput添加您的 ...
  • square-kappa-源码

    2021-03-27 05:36:41
    square-kappa
  • Kappa Sigma,Alpha Kappa Chapter是康奈尔大学的一个社会团体,成立于1892年,自1903年以来就位于伊萨卡大学大道600号的豪宅中。该资料库记录了其在线网站结构。 这个网站是作为Jekyll安装而组织的,以利用Github ...
  • Kappa 架构 - 万物皆流 专用于 Kappa 架构的存储库。 我收集和与 Kappa 架构相关的文章、教程、演讲、项目和示例。
  • Kappa检测方法

    千次阅读 2019-12-17 10:21:51
    kappa检测方法 评价相关性的一种指标 Simple Kappa Coefficient(简单kappa系数) Clinician 1看做真实分布,Clinician2看做预测分布 实际一致率与随机一致率是否有显著的差别 Kappa=Po−Pe1−Pe;Po=a+dn;Pe=(a+...

    kappa检测方法

    • 评价相关性的一种指标
    • 注意只能计算离散值,不能计算回归问题,如果计算回归问题,必须将值进行离散化
    • 这个评价指标经常用在作文评分当中,用来评价机器评分与专家评分的一致性

    Simple Kappa Coefficient(简单kappa系数)

    在这里插入图片描述

    • Clinician 1看做真实分布,Clinician2看做预测分布
    • 实际一致率与随机一致率是否有显著的差别
      K a p p a = P o − P e 1 − P e ; P o = a + d n ; P e = ( a + b ) ( a + c ) + ( c + d ) ( b + d ) n 2 Kappa = \frac{P_o - P_e}{1 - P_e}; P_o = \frac{a+d}{n}; P_e = \frac{(a+b)(a+c) + (c+d)(b+d)}{n^2} Kappa=1PePoPe;Po=na+d;Pe=n2(a+b)(a+c)+(c+d)(b+d),其中 P o P_o Po实际一致率, P e P_e Pe理论一致率
    • P 0 P_0 P0比较容易理解, P e P_e Pe我们可以拆成 a + b n ∗ a + c n + c + d n ∗ b + d n \frac{a+b}{n}*\frac{a+c}{n} + \frac{c+d}{n}*\frac{b+d}{n} na+bna+c+nc+dnb+d
      • 其中 a + b n ∗ a + c n \frac{a+b}{n}*\frac{a+c}{n} na+bna+c,这个有点类似于交叉熵的概念真实分布概率*预测分布概率

    一个3分类的例子:

    123
    1400
    2040
    3040

    上表表明:将类别1分为类别1的个数有4个,将类别2分为类别2的有4个,将类别3分为类别2的有4个

    • 对角线元素就是分对的数目: P o = ( 4 + 4 + 0 ) / 12 = 2 / 3 P_o = (4+4+0)/12 = 2/3 Po=(4+4+0)/12=2/3
    • 观测一致率: P e = ( 4 + 0 + 0 ) ∗ ( 4 + 0 + 0 ) 1 2 2 + ( 0 + 4 + 0 ) ∗ ( 0 + 4 + 4 ) 1 2 2 + ( 0 + 4 + 0 ) ∗ ( 0 + 0 + 0 ) 1 2 2 = 1 / 3 P_e = \frac{(4+0+0)*(4+0+0)}{12^2} + \frac{(0+4+0)*(0+4+4)}{12^2} + \frac{(0+4+0)*(0+0+0)}{12^2} = 1/3 Pe=122(4+0+0)(4+0+0)+122(0+4+0)(0+4+4)+122(0+4+0)(0+0+0)=1/3
      • (为1的行的和 * 为1的列的和) / 样本数目的平方
      • (为2的行的和 * 为2的列的和) / 样本数目的平方
      • (为3的行的和 * 为3的列的和) / 样本数目的平方
    • 最终结果: k a p p a = P o − P e 1 − P e = 2 / 3 − 1 / 3 1 − 1 / 3 = 0.5 kappa = \frac{P_o - P_e}{1 - P_e} = \frac{2/3 - 1/3}{1 - 1/3} = 0.5 kappa=1PePoPe=11/32/31/3=0.5

    Weighted Kappa Coefficient(加权Kappa系数)

    K a p p a w = ∑ w f o − ∑ w f e n − ∑ w f e Kappa_w = \frac{\sum wf_o - \sum wf_e}{n - \sum wf_e} Kappaw=nwfewfowfe

    • 为了惩罚分错类别的情况,给不同分错类别的加上不同的权重
    • ∑ w f o \sum wf_o wfo: 观察一致性,带权重
    • ∑ w f e \sum wf_e wfe: 理论一致性,带权重
    • 线性权重 l i n e a r w e i g h t = 1 − ∣ i − j ∣ k − 1 linear weight = 1 - \frac{|i-j|}{k-1} linearweight=1k1ij, k k k是样本总数, i , j i,j i,j是不同的类别
    • 平方权重 q u a d r a t i c w e i g h t = 1 − ( i − j k − 1 ) 2 quadratic weight = 1 - (\frac{i-j}{k-1})^2 quadraticweight=1(k1ij)2

    PCC相关系数

    • 皮尔逊相关系数 ρ X , Y = c o v ( X , Y ) σ X σ Y = E [ ( X − u X ) ( Y − u Y ) ] σ X σ Y \rho_{X,Y} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y} = \frac{E[(X-u_X)(Y-u_Y)]}{\sigma_X \sigma_Y} ρX,Y=σXσYcov(X,Y)=σXσYE[(XuX)(YuY)]

    参考资料

    • http://blog.sina.com.cn/s/blog_8db50cf70101cffj.html
    • https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen%27s_kappa
    展开全文
  • KAPPA的一些培训资料--kappa货品系列诠释及重点产品FAB(PPT 25页).ppt
  • Lamdba vs Kappa

    2018-01-01 01:52:31
    参考大数据系统的Lambda架构 数据系统架构——Lambda ...Kappa:比Lambda更好更灵活的实时处理架构 用于实时大数据处理的Lambda架构 Linkedln技术高管Jay Kreps:Lambda架构剖析 Lambda架构 vs Kappa架构
  • FLeiss Kappa系数和Kappa系数的Python实现

    万次阅读 2017-07-27 19:31:19
    Kappa系数和Fleiss Kappa系数是检验实验标注结果数据一致性比较重要的两个参数,其中Kappa系数一般用于两份标注结果之间的比较,Fleiss Kappa则可以用于多份标注结果的一致性检测,我在百度上面基本上没有找到关于...
  • 输入特征向量训练随机森林分类模型,并计算分类结果的Kappa系数,混淆矩阵,准确性,特异性和敏感性。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 9,655
精华内容 3,862
关键字:

kappa