使用一个目录中以.ann结尾的所有文件作为Cohen的Kappa的y1和y2值

Cohen的Kappa是一种常用的统计量，用于度量两个评估者之间的一致性或协议程度。它通常用于评估医学诊断测试、分类器性能、人工智能模型等领域中的一致性。

对于给定的问题或任务，我们有两个评估者（通常是人类），分别用y1和y2表示他们的评估结果。这些评估结果可以以不同形式保存，例如在一个目录中以.ann结尾的文件。我们希望使用Cohen的Kappa来评估这两个评估者之间的一致性。

Cohen的Kappa的计算公式如下：

Kappa = (Po - Pe) / (1 - Pe)

其中，Po表示观察到的一致性概率，Pe表示随机一致性概率。

首先，我们需要将以.ann结尾的文件读取出来，并将它们的内容解析为评估结果。接下来，我们将y1和y2的评估结果进行比较，计算一致的次数和不一致的次数。然后，我们可以计算观察到的一致性概率Po，即一致的次数除以总次数。

为了计算随机一致性概率Pe，我们需要假设评估结果是随机分配的。根据每个评估者的评估比例，我们可以计算每个评估者选择某个类别的概率，并将其相乘得到随机一致性概率Pe。

最后，我们使用计算出的Po和Pe值，代入Cohen的Kappa公式中，即可得到最终的Kappa值。

需要注意的是，Cohen的Kappa值范围为-1到1，其中1表示完全一致，0表示随机一致，-1表示完全不一致。通常来说，Kappa值大于0.8被认为是很好的一致性，0.6到0.8之间被认为是良好的一致性，低于0.6被认为是不可接受的一致性。

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