Le coefficient kappa de Cohen est une statistique utilisée pour mesurer la fiabilité inter-juges pour les items qualitatifs. On pense généralement qu'il s'agit d'une mesure plus robuste que le simple calcul du pourcentage de concordance, car κ prend en compte la possibilité que la concordance se produise par hasard.
À quoi sert le kappa de Cohen ?
Le kappa de Cohen est une mesure souvent utilisée pour évaluer l'accord entre deux évaluateurs. Il peut également être utilisé pour évaluer les performances d'un modèle de classification.
Comment interprétez-vous le kappa de Cohen ?
Cohen a suggéré que le résultat Kappa soit interprété comme suit: les valeurs ≤ 0 comme indiquant aucun accord et 0,01–0,20 comme aucun à léger, 0,21–0,40 comme passable, 0,41– 0,60 comme modéré, 0,61–0,80 comme substantiel et 0,81–1,00 comme accord presque parfait.
Qu'est-ce que le kappa de Cohen dans l'apprentissage automatique ?
Le Kappa de Cohen est une mesure statistique utilisée pour mesurer la fiabilité de deux évaluateurs qui évaluent la même quantité et identifie la fréquence à laquelle les évaluateurs sont d'accord. Dans cet article, nous apprendrons en détail ce qu'est le kappa de Cohen et comment il peut être utile dans les problèmes d'apprentissage automatique.
Qu'entend-on par valeur kappa ?
La valeur de Kappa est définie comme. Le numérateur représente l'écart entre la probabilité de succès observée et la probabilité de succès dans l'hypothèse d'un cas extrêmement grave.
