Kappa检测方法

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
  $Kappa = \frac{P_o - P_e}{1 - P_e}; P_o = \frac{a+d}{n}; P_e = \frac{(a+b)(a+c) + (c+d)(b+d)}{n^2}$，其中$P_o$实际一致率，$P_e$理论一致率
• $P_0$比较容易理解，$P_e$我们可以拆成$\frac{a+b}{n}*\frac{a+c}{n} + \frac{c+d}{n}*\frac{b+d}{n}$
  • 其中$\frac{a+b}{n}*\frac{a+c}{n}$，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

Weighted Kappa Coefficient（加权Kappa系数）

$Kappa_w = \frac{\sum wf_o - \sum wf_e}{n - \sum wf_e}$

• 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
• $\sum wf_o$: 观察一致性，带权重
• $\sum wf_e$: 理论一致性，带权重
• 线性权重 $linear weight = 1 - \frac{|i-j|}{k-1}$, $k$是样本总数, $i,j$是不同的类别
• 平方权重 $quadratic weight = 1 - (\frac{i-j}{k-1})^2$

PCC相关系数

• 皮尔逊相关系数$\rho_{X,Y} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y} = \frac{E[(X-u_X)(Y-u_Y)]}{\sigma_X \sigma_Y}$

参考资料

• http://blog.sina.com.cn/s/blog_8db50cf70101cffj.html
• https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen%27s_kappa

来源：CSDN

作者：GodsLeft

链接：https://blog.csdn.net/GodsLeft/article/details/103574606