🔍 使用Cohen's Kappa系数衡量分类精度 🔍

在数据分析和机器学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。当我们谈论分类模型时，Cohen's Kappa（κ）系数是一个非常有用的工具，它可以帮助我们更准确地理解模型的实际表现。与其他评估指标相比，Cohen's Kappa系数能够更好地反映出分类器与真实标签之间的一致性，尤其是在数据不平衡的情况下。🎯

简单来说，Cohen's Kappa系数通过比较分类器的预测结果与实际结果之间的差异来计算。它考虑到了随机因素的影响，从而提供了一个更加可靠的表现度量。当κ值接近1时，表明分类器的预测结果与实际结果高度一致；而接近0或负值，则意味着分类器的表现可能并不比随机猜测好多少。📊

因此，在评估你的分类模型时，不妨尝试一下Cohen's Kappa系数吧！它将为你提供一个全新的视角，帮助你更深入地了解模型的优势和不足之处。💪

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