El coeficiente kappa de Cohen es una estadística que se utiliza para medir la confiabilidad entre evaluadores para elementos cualitativos. En general, se considera que es una medida más robusta que el simple cálculo del porcentaje de concordancia, ya que κ tiene en cuenta la posibilidad de que la concordancia se produzca por casualidad.
¿Para qué sirve el kappa de Cohen?
El kappa de Cohen es una métrica que se usa a menudo para evaluar el acuerdo entre dos evaluadores. También se puede utilizar para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación.
¿Cómo interpretas el kappa de Cohen?
Cohen sugirió que el resultado de Kappa se interprete de la siguiente manera: los valores ≤ 0 indican que no hay acuerdo y 0.01–0.20 como ninguno a leve, 0.21–0.40 como regular, 0.41– 0.60 como moderado, 0,61–0,80 como sustancial y 0,81–1,00 como acuerdo casi perfecto.
¿Qué es el kappa de Cohen en el aprendizaje automático?
Kappa de Cohen es una medida estadística que se utiliza para medir la confiabilidad de dos calificadores que califican la misma cantidad e identifica con qué frecuencia los calificadores están de acuerdo. En este artículo, aprenderemos en detalle qué es el kappa de Cohen y cómo puede ser útil en problemas de aprendizaje automático.
¿Qué se entiende por valor kappa?
El valor de Kappa se define como. El numerador representa la discrepancia entre la probabilidad de éxito observada y la probabilidad de éxito bajo el supuesto de un caso extremadamente malo.
