kappa系数计算实例

kappa 一致性系数计算实例

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的实例1 实例2

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

kappa系数在大数据评测中的应用

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

10. 混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数

一.前言表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

kappa系数

kappa计算结果为-1~1,通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性: 0.0~0.20 极低的一致性(slight) 0.21~0.40 一般的一致性(fair) 0.41~0.60 中等的一致性(moderate) 0.61~0.80 高度的一致性(substantial) 0.81~1 几乎完全一致(almost perfect) 计算公式: po是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数. 假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC,预测出来的

【转载】Python日期时间模块datetime详解与Python 日期时间的比较,计算实例代码

本文转载自脚本之家,源网址为:https://www.jb51.net/article/147429.htm 一.Python中日期时间模块datetime介绍 (一).datetime模块中包含如下类: 类名功能说明 date 日期对象,常用的属性有year, month, day time 时间对象 datetime 日期时间对象,常用的属性有hour, minute, second, microsecond datetime_CAPI 日期时间对象C语言接口 timedelta 时间间隔

angular学习笔记(五)-阶乘计算实例(3)

同样是上一个例子,我们要求并非实时的计算结果,而是等到用户确定自己已经输入完毕,然后进行计算: <!DOCTYPE html> <html ng-app> <head> <title>2.3.4计算阶乘实例3</title> <meta charset="utf-8"> <script src="../angular.js"></script> <script sr

angular学习笔记(五)-阶乘计算实例(2)

<!DOCTYPE html> <html ng-app> <head> <title>2.3.3计算阶乘实例2</title> <meta charset="utf-8"> <script src="../angular.js"></script> <script src="script.js"></script> </

angular学习笔记(五)-阶乘计算实例(1)

<!DOCTYPE html> <html ng-app> <head> <title>2.3.2计算阶乘实例1</title> <meta charset="utf-8"> <script src="../angular.js"></script> <script src="script.js"></script> </

B-spline Curves 学习之B样条曲线的系数计算与B样条曲线特例（6）

B-spline Curves: Computing the Coefficients 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 尽管de Boor算法是一个计算对应于给定u的B-样条曲线上的点的标准方法, 我们许多情况下(例如,曲

Python 余弦相似度与皮尔逊相关系数计算

夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度. 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异. (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n)的夹角余弦类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n),可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度. 即:

JS 中的日期时间操作计算实例

实例一:已知日期格式为 "YYYY/MM/DD",计算相对于今天的天数差. function fromNow(date){ var mTimes = new Date(date); var fromTimes = Date.now() - mTimes.valueOf(); return Math.floor(fromTimes/(24*60*60*1000)); } var date = "2015/09/18"; console.log(fromNow(dat

B-spline Curves 学习之B样条基函数计算实例（3）

B-spline Basis Functions: Computation Examples 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 1. 简单节点(Simple Knots ) 假设节点向量是U = { 0, 0.25, 0.5

storm实时计算实例（socket实时接入)

介绍实现了一个简单的从实时日志文件监听,写入socket服务器,再接入Storm计算的一个流程. 源码日志监听实时写入socket服务器 package socket; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.io.Rand

Scala简单计算实例，其在数据分析方面的优势体会

程序只是简单的从文件中读取数据,并进行计算. package com.bill.www /** * Created by Bill on 2016/2/3. * 目的:用scala实现简单的数据计算 * 源文件:接口记录条数20条,包括时间戳和浮点型数据 * 执行方式:scala ReadFile.scala "E:\\spark\\data\\i_22_221000000073_L_20151016\\i_22_221000000073_L_20151016_223458.dat"

PHP 相关性系数计算

相关系数公式参考:https://baike.baidu.com/item/相关系数 PHP 实现代码 public static function calc($list) { $cv = []; $X = []; $Y = []; foreach ($list as $r) { if (count($r) != 2) { continue; } $X[] = floatval($r[0]); $Y[] = floatval($r[1]); } $xavg = array_sum($X)/co

Kappa(cappa)系数只需要看这一篇就够了，算法到python实现

1 定义百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] $p_0$是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

【一致性检验指标】Kappa(cappa)系数