总体精度与KAPPA系数怎么计算

总体精度（Overall Accuracy）和KAPPA系数是两个常用的统计指标，用于评估分类模型的性能。它们都是通过比较实际类别与预测类别之间的差异来进行计算的。

一、总体精度（Overall Accuracy）

总体精度是指在所有样本中正确分类的比例。它可以用以下公式计算：

$$ text{Overall Accuracy} = frac{text{Number of True Positives} + text{Number of True Negatives}}{text{Total Number of Samples}} $$

其中，True Positives是指实际类别为正类且预测类别也为正类的样本数，True Negatives是指实际类别为负类且预测类别也为负类的样本数，Total Number of Samples是指所有样本的总数。

二、KAPPA系数

KAPPA系数是一个介于0和1之间的数值，用于衡量分类模型的准确性。它考虑了随机误差和系统误差的影响，因此比总体精度更能反映分类模型的性能。KAPPA系数的计算公式如下：

$$ text{KAPPA Coefficient} = frac{text{Cohen's Kappa Score}}{text{Total Number of Samples}} $$

其中，Cohen's Kappa Score可以通过以下公式计算：

$$ text{Cohen's Kappa Score} = frac{sum_{i=1}^{n} [(text{Number of True Positives}
• text{Number of False Positives}) + (text{Number of True Negatives} - text{Number of False Negatives})]}{sqrt{n(sum_{i=1}^{n} (text{Number of True Positives} - text{Number of False Positives})^2 + sum_{i=1}^{n} (text{Number of True Negatives} - text{Number of False Negatives})^2 + n(n-1)}} $$

其中，n表示样本数量，True Positives是指实际类别为正类且预测类别也为正类的样本数，False Positives是指实际类别为负类但预测类别为正类的样本数，False Negatives是指实际类别为正类但预测类别为负类的样本数。

需要注意的是，总体精度和KAPPA系数的计算都需要考虑数据的分布情况。对于二分类问题，可以使用混淆矩阵来计算总体精度，而对于多分类问题，可以使用ROC曲线来计算KAPPA系数。