擬因子

Kappa係數用於一致性檢驗，也可以用於衡量分類精度，但kappa係數的計算是基於混淆矩陣的。

基本介紹

• 中文名：擬因子
• 外文名：quasi-factor
• 學科：統計學

公式

其中，是每一類正確分類的樣本數量之和除以總樣本數，也就是總體分類精度。

假設每一類的真實樣本個數分別為a1,a2,...,aC，而預測出來的每一類的樣本個數分別為b1,b2,...,bC

總樣本個數為n，則有：

結果分析

kappa計算結果為-1~1，但通常kappa是落在 0~1 間，可分為五組來表示不同級別的一致性：0.0~0.20極低的一致性(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幾乎完全一致(almost perfect)。

示例

擬因子示例

上圖就是個混淆矩陣，

其中，

因此：