Вопросы с тегом «cohens-kappa»

4
Каппа Коэна на простом английском
Я читаю книгу по интеллектуальному анализу данных, в которой упоминается статистика Каппа как средство оценки эффективности прогнозирования классификаторов. Однако я просто не могу этого понять. Я также проверил Википедию, но это тоже не помогло: https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa . Как каппа Коэна помогает в оценке эффективности прогнозирования классификаторов? Что это говорит? Я понимаю, …

1
Вычисление дисперсии Коэна (и стандартных ошибок)
Статистика Каппа ( κκ\kappa ) была введена Коэном в 1960 году [1] для измерения согласия между двумя оценщиками. Однако его дисперсия была источником противоречий довольно долгое время. Мой вопрос о том, какой расчет отклонений является лучшим для больших выборок. Я склонен полагать, что проверенный и подтвержденный Fleiss [2] будет правильным …

2
Межрассовая надежность для порядковых или интервальных данных
Какие методы оценки надежности наиболее подходят для порядковых или интервальных данных? Я считаю, что «Совместная вероятность соглашения» или «Каппа» предназначены для номинальных данных. Хотя можно использовать «Пирсон» и «Спирмен», они в основном используются для двух оценщиков (хотя они могут использоваться для более чем двух оценщиков). Какие другие меры подходят для …

3
Классификационные / оценочные показатели для сильно несбалансированных данных
Я имею дело с проблемой обнаружения мошенничества (кредитной оценки). Таким образом, существует очень несбалансированная связь между мошенническими и не мошенническими наблюдениями. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html предоставляет большой обзор различных метрик классификации. Precision and Recallили kappaоба кажутся хорошим выбором: Один из способов оправдать результаты таких классификаторов - это сравнить их с результатами базовых классификаторов …

1
R / mgcv: Почему тензорные продукты te () и ti () производят разные поверхности?
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.