728x90 반응형 SMALL κ2 Cohen's Kappa Cohen's Kappa 일반적으로 카파 상관 계수는 코헨 (Cohen)의 카파 상관 계수 (Kappa)를 가리키며 이는 2명의 관찰자 (또는 평가자)의 신뢰도를 확보하기위한 확률로서 평가 지표로 사용되는 상관 계수이다. 2명 이상에서 신뢰도를 얻기 위해서는 플레이스 카파 상관 계수 (Fleiss' kappa)를 사용할 수 있다. 이 메트릭은 두 평가자 (ex: 지상 실측값, 인간 레이블링 및 추정자) 간의 일치를 측정하는 것이 목표이다. 평가자가 완전한 인식 없이 (일반적으로 우연히) 일치할 가능성을 고려한다. 계산은 다음과 같다. 두 값은 평가자 간에 관측된 합치도와 확률 합치도를 각각 나타낸다. 계수 κ은 0 (합치 없음)과 1 (합치 합계) 사이에 제한된다. 실제로, pobserved = 1과 p.. 2023. 7. 3. Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (4) Classifier model: Random Forest RF는 각 내부 노드에서 p 기능의 부트스트랩 샘플링 하위 집합에서 분할 기능을 선택하는 많은 수의 결정 트리로 구성된다. 트리는 가지치기 없이 CART (Classification And Regression Tree) 방법론을 통해 구축된다. 최종 예측은 앙상블 예측의 다수결로 결정된다. RF의 중요한 기능은 훈련 과정에서 각 기능의 중요성을 평가하는 것이다. 실제로 RF를 구성하는 동안 OOB (out-of-bag) 샘플이라고 하는 원래 훈련 세트의 약 33%가 일반적인 부트스트랩 샘플에서는 발생하지 않는다. 특정 기능의 중요성을 평가하기 위해 처음에는 OOB 샘플에 대한 해당 값을 임의로 치환한다. 그런 다음 수정된 OOB 샘플이 새로운 예측.. 2023. 6. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
