如何在Kappa系数计算中考虑缺失数据？
在Kappa系数计算中考虑缺失数据的方法是使用适当的缺失数据处理技术。以下是一种常用的方法：
- 首先，需要确定缺失数据的类型。常见的缺失数据类型包括完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失。
- 对于完全随机缺失，可以直接将缺失数据从计算中排除，不对其进行任何处理。
- 对于随机缺失，可以使用插补方法来填补缺失值。常见的插补方法包括均值插补、中位数插补、回归插补等。选择合适的插补方法需要根据数据的特点和分析目的来决定。
- 对于非随机缺失，可以使用更复杂的方法来处理，如多重插补、模型建立等。这些方法可以通过建立模型来预测缺失值，并进行多次插补来获取多个完整的数据集，然后对这些完整的数据集进行Kappa系数计算。
需要注意的是，缺失数据处理可能会引入一定的偏差和不确定性，因此在进行Kappa系数计算时，应该对不同的缺失数据处理方法进行敏感性分析，以评估其对结果的影响。
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，如腾讯云数据湖分析（Data Lake Analytics）、腾讯云数据仓库（Data Warehouse）、腾讯云机器学习平台（Machine Learning Platform for AI）等。您可以根据具体需求选择适合的产品和服务来处理和分析数据。
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相关·内容
我正在使用artules package，R来查找正相关的产品。我使用函数interestMeasure提供的一些度量来评估规则。然而，我发现度量kappa和leastContradiction的范围与软件包手册中的不同。这里有一个例子，代码在手册包中对interestMeasure的解释中：
data("Income")
rules <- apriori(Income)
quality(rules)$kappa <- interestMeasure(rules,measure='kappa',transactions = Income)
quali
浏览 11提问于2017-07-10得票数 0
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2回答
我有一个有关完成评审的人的数据集，目标变量是评审决定是否正确/不正确，我的特性之一是对审阅者进行跟踪4周的准确性评分。
然而，这些精确的分数并不总是可用的。我的问题是如何建模这些数据-事实上，没有可用的准确性评分可能是一个信号。从我对此的研究来看，我所看到的一切都告诉我，缺失的价值必须被推断或移除。我想知道是否有技术将数据丢失的事实合并到数据集中。
也许我可以把分数转换成一个分类变量(低、中、高，没有)--这会是一种普遍的做法吗？我愿意听取一些建议，并且很想听听在这些情况下通常会做些什么。
浏览 0提问于2021-01-20得票数 4
2回答
非常新的电源BI和DAX，并将希望推动一个正确的方向与此，似乎简单，场景，请。我有以下数据集：
Job Name Quarter Year Cost
alpha 1 2019 210
alpha 2 2019 100
alpha 3 2019 90
alpha 4 2019 28
beta 1 2020 100
kappa 1 2019 100
kappa 2 2019 90
beta 2 2020 10
浏览 0提问于2020-08-02得票数 1
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R函数给出NA
、、、
我有以下数据：
x=as.data.frame(c(NA,NA,5,20,25,50,75,8,NA))
为什么max(x)会产生"NA“作为结果？NA不可能是最大的。这种行为背后的逻辑是什么？
最后，只有max(x, na.rm = TRUE)给出了正确的最大值，但我不知道为什么。提前谢谢！
浏览 0提问于2022-10-20得票数 -1
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当只有2%的标签不一致时，正确的cohen_kappa_score输出0.0吗？
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
y1 = 100 * [1]
y2 = 100 * [1]
y2[0]=0
y2[1]=0
cohen_kappa_score(y1,y2)
#0.0
还是我错过了什么？
浏览 3提问于2021-08-23得票数 1
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我想为一个多标签图像分类问题计算kappa分数。
我不认为sklearn本质上支持这一点，因为当我尝试这个
import sklearn
sklearn.metrics.cohen_kappa_score(y_test, predictions)
我得到了
ValueError: multilabel-indicator is not supported
有人对如何做这件事有建议吗？我的预测矩阵是形状(845，8)，其中0和1。我的地面真相矩阵是形状(845,8)，其中0和1在其中。
我的标签看起来像这样
[0,0,1,0,1,0,1,0]
提前谢谢。
#######EDIT
请提供相关的c
浏览 0提问于2019-07-29得票数 3
1回答
在创建函数以计算生成的缺失值时，我遇到了问题。我有一个生成数据函数、生成缺失值函数和估算缺失值函数。但是我如何将它们组合成一个函数呢？
# generate data
data <- function (n,alpha,kappa,miu){
X = rvm(n,alpha,kappa)
delta = rvm(n, 0, kappa)
epsilon = rvm(n, 0, kappa)
x = (X + delta)%%(2*pi)
Y = (alpha + X)%%(2*pi)
y = (Y + epsilon)%%(2*pi)
浏览 7提问于2022-07-27得票数 1
1回答
我正在使用与电视消费数据相对应的混合数据集，目的是将特征的数量减少到仅用于使用聚类检测电视消费模式(或消费组)的特征数。
该数据集由约20个维度和2.000.000个样本组成，供1天使用。我可以访问高达3年的消费数据，所以我可以开发高达10亿的数据。我的想法是开始只使用几天的消耗(因此也就是几百万的数据)。
3维为连续/数值型(消费日期、持续时间.)其余维度为离散/分类类型，具有二进制选项(例如，方案是否是活的)或多个甚至数百个选项(例如节目名称、主题、设备类型等)。因此，我试图用Python实现一个能够处理混合数据的聚类算法。
由于我怀疑有许多维度可能与我的学习无关，所以我想减少功能的数量。
浏览 0提问于2021-05-03得票数 2
1回答
Kukreja在“Apache、Delta湖和Lakehouse的数据工程”中说，Kappa体系结构没有数据湖。微软在 (见图)中提到了一家“长期商店”，但没有透露它的实际情况。它使用这些数据来“重新计算”。对我来说，这是一个数据湖。
Kappa体系结构是否使用数据湖？
浏览 10提问于2022-07-21得票数 0
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我读了很多关于lambda和kappa架构的文章，在这些架构中，我们需要使用Apache Spark或Apache Storm。我刚刚发现了一个名为DataTorrent的新工具，它可以进行批处理和实时处理。我想知道DataTorrent是否可以同时做lambda (或kappa)架构的批处理层和速度层？
干杯,
浏览 38提问于2016-07-20得票数 1
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大家好，我是这方面的新手，我想知道是否有人能帮助我理解logistic回归的结果。我需要了解自变量是否可以用来做一个很好的分类。
=== Run information ===
Scheme: weka.classifiers.functions.Logistic -R 1.0E-8 -M -1 -num-decimal-places 4
Relation: Train
Instances: 14185
Attributes: 5
ATTR_1
ATTR_2
ATTR_3
浏览 1提问于2018-08-17得票数 0
我正在尝试使用boost odeint集成一个非常简单的ODE。在某些情况下，值与Python的函数相同(或非常类似)。但对于其他初始条件，数值则大不相同。
函数是: d( uhat ) / dt =- alpha^2 * kappa^2 *uhat，其中alpha为1.0，kappa是一个常量，视情况而定(见下面的值)。
我尝试过几种不同的boost算法，但似乎没有一种方法有效。
更新:下面的代码正在工作。
在下面的代码中，第一种情况给出了几乎相同的结果，第二种情况有点琐碎(但令人放心)，第三种情况在C++版本中给出了错误的答案。
以下是C++版本：
#include <boost/n
浏览 4提问于2021-10-13得票数 2
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我希望投射一个图像与相机，我知道的所有参数(焦距，传感器大小，X，Y，Z，旋转(欧米加，phi，卡帕)在2D平面上。我知道我需要构造一个相机矩阵，然后才能做平面同调，但是怎么做呢？
我已经成功地生成了一个矩阵，它使用每个平面上的4个已知点对来跟踪，但这不是我想要的方法。我看过，它给了我几乎所有的答案，但是这个矩阵名为“外部参数”并没有被认真描述。如何构造相机位置的旋转矩阵R和矩阵T？
在最后一个摄像机矩阵在手的情况下，假设我能够获取每个参数并将它们提供给PIL.Image.transform。我也开放使用python OpenCV库。
以下是一些示例数据：
(4288x2848像素)
#Ca
浏览 1提问于2019-08-16得票数 0
据我所知，不可能使用map reduce计算两个文档的Jaccard相似度，因为map只需要一个项。
我想要计算文档字段元素的相似性。这有可能使用地图缩减吗？我看不出从我目前的观点能发出什么。
输入：
{'_id': 'foobar1',
'categories': ['one', 'two', 'three']}
{'_id': 'foobar2',
'categories': ['one']}
{'_id': &
浏览 1提问于2015-01-06得票数 0
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我试图对我创建的两个索引执行kappa统计测试。我发现R中有多个包具有函数，并试图比较两个函数: epiR包中的epiR()函数和来自心理包的cohen.kappa()函数。
我能够在数据中成功地使用cohen.kappa()函数，但是，在使用epi.kappa()函数时，我仍然会遇到错误。我的代码如下
library(epiR)
kap.dat = matrix(c(275,78,305,154),nrow=2,byrow=TRUE)
colnames(kap.dat) = c("I1-0","I1-1")
rownames(kap.dat) = c("
浏览 2提问于2022-07-19得票数 0
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这本质上是“多个硬币来自多个薄荷糖/棒球球员”的例子，做贝叶斯数据分析，第二版(DBDA2)。我相信我的PyMC3代码在功能上是等价的，但是一个可以工作，另一个不能工作。这是与PyMC版本3.5。更详细地说，
假设我有以下数据。每一行都是一个观察：
observations_dict = {
'mint': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
'coin': [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5,
浏览 0提问于2018-10-05得票数 2
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此脚本应通过命令行向程序提供值，并将终端的输出存储在相应的文件中。因为我不能将小数点数字作为文件标签的一部分，所以我打算将每个kappa乘以10000，将它们变成整数并将它们用作标签，但我在代码中做错了，我不知道如何正确地使用它。它怎麽工作?谢谢!
#!/bin/bash
for kappa in $(seq 0.0001 0.000495 0.01);
do
kappa_10000 = $kappa * 10000;
for seed in {1..50};
do
./two_defects $see
浏览 14提问于2017-01-23得票数 0
1回答
我为机器学习创建了我的样本数据，只是为了检查分类和回归模型是如何工作的。
我的示例数据有50行，列为Memory、CPU、Responsetime。我使用公式Responsetime生成了Memory*2 + CPU*0.7。
现在，当我利用这些数据用不同的算法(如DecisionTree、RandomForest、SVM、NaiveBayes、SGD、LogisticRegression )生成分类模型时，我从模型中得到kappa和相关系数(model.coef_)，并在决策树、随机森林的情况下获得特征重要性。
Memory和CPU返回的系数值与我用来生成这些响应时间值的公式不太接近。在这种
浏览 3提问于2017-05-16得票数 0
我想得到不同类型的问题(类型)的分类回答类型的百分比。我对每种类型的每一个人都有多个回应，有多个，分类的回应(不同的层次)。
( 1)每个人应站在不同的一行，以及
2)列应该是TYPES+Response级别，该列的值是为该问题类型给出的特定响应级别的百分比。
数据如下：
SUBJECT TYPE RESPONSE
John a kappa
John b gamma
John a delta
John a gamma
Mary a kappa
Mary a
浏览 0提问于2019-04-21得票数 0
在我的web应用程序中，我的用户有许多事件。其中一个事件是“用户更新的facebook状态”。用户可以拥有数百个这类事件，并且有10种类型的事件。我需要以非常可伸缩的方式显示基于事件的事件计数和其他用户统计信息。这是因为每个用户将能够看到他或她的统计数据。显然，我们负担不起每次用户访问网站时都要运行每一次计算，因此缓存这些统计数据肯定是可行的。
为"statistics“创建一个单独的表是否有意义?该表将为我们正在缓存的每个统计信息创建一个用户id和一个列？这张桌子基本上是在演戏，所以我想知道是否有一种更好的或不同的方法来做到这一点。
浏览 1提问于2010-03-12得票数 1
我正在使用Logistic回归、支持向量机、决策树、随机森林和朴素贝叶斯等算法处理一个分类问题。我的数据包括二进制类分类，即Fire(1)或No Fire(0)。由于数据不平衡，科恩·卡帕被推荐用于模型性能评价。
我正在使用科学工具包-学习sklearn.metrics.cohen_kappa_score来计算科恩卡帕的分数。要计算值，它需要以下输入
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
cohen_score = cohen_kappa_score(y_test, predictions)
print(cohen_score)
因此，它采
浏览 0提问于2020-04-03得票数 0
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1回答
这是我第一次尝试用Python编写Poincare节代码。
我从这里借用了一段代码：
我试着为我的二阶耦合乐谱系统运行它。问题是，我没有看到我所期望的。实际上，我需要x=0 and px>0时的Poincare部分。
我相信我的执行并不是最好的。我想：
改进初始条件的选择方法。
应用正确的条件(x=0 and px>0)以获得正确的Poincare部分。
用收集到的poincare部分数据创建一个地块，而不是四个单独的。
我很感谢你的帮助。
这是代码：
from matplotlib.pyplot import *
from scipy import *
fr
浏览 1提问于2018-02-20得票数 2
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1回答
我读到，可以用nest：将数据存储在dataframe的列中。
是否也可以将表存储在dataframe的列中？
原因是，我想计算每个子群的卡帕与卡雷特的数据Caret。虽然插入符号：：confusionMatrix(T)需要一个表作为输入。
在下面的示例代码中，如果我一次计算完整数据的Kappa，这个代码工作得很好：
library(tidyverse)
library(caret)
# generate some sample data:
n <- 100L
x1 <- rnorm(n, 1.0, 2.0)
x2 <- rnorm(n, -1.0, 0.5
浏览 6提问于2021-06-22得票数 1
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我正在处理一个数据集，其中分类变量有很多空空间(不是"NA“，而是"")。例如，在14644次观测中，有一个变量有14587个空空间。有许多这样的变量，其中大多数观察是empty.In事实，这是一个调查数据集，参与者只是选择忽略一个特定的问题。
我从未处理过类似的数据集。在进行任何建模之前，我都在寻求关于如何最好地处理这些数据集的建议。删除包含大量空空间的行或变量似乎不可行。
非常感谢。
浏览 0提问于2015-04-02得票数 1
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我想计算两个评分者对具有两个或更多类别的变量的评分者之间的协议。然而，我假设会有一个流行度问题(即某些类别可能比其他类别在数据中出现的频率更高)。因此，我也有兴趣获得流行率调整偏差调整kappa (PABAK)。据我所知，包{IRR}没有提供此选项，但{epiR}的epi.kappa函数提供了此选项。然而，我更喜欢使用{IRR}，因为我想获得科恩的Kappa (epiR似乎是基于Fleiss的Kappa)。有没有其他方法可以在R中获得Cohen的Kappa和PABAK？
非常感谢!
浏览 16提问于2021-11-26得票数 0
我决定在我的新项目中使用NOSQL，Cassandra DB。
我找不到任何对我有帮助的文件。我的数据模型中有一个巨大的一对多关系！问题是，当我想要查询我的列族时，它将返回许多行，其中包含许多相似的列，而对于复合列的值，只返回一个不同的列：
ID | Name| Age| ExtraInfo|
--------------------------------------------
myId| myName| myAge|"info": 5423|
myId| myName| myAge|"info": this's a test
浏览 2提问于2016-02-09得票数 1
我需要在matlab中求解一个非线性方程。详情请参阅密码。
sigma = .25;
beta = 2;
alpha = .1;
eta = .025;
syms x
phi = sqrt(2.*sigma.^2 + beta.^2);
kappa = (beta + phi)./(beta - phi);
w = .5;
D is imported data;
A = @(t) exp((alpha*(beta+phi).*t)./sigma.^2).*...
((1-kappa)./(1-kappa.*exp(phi.*t))).^(2.*alpha./sigma.^2)
浏览 1提问于2013-10-19得票数 0
我有一个Excel列，包含多组数据。我想要找到它中所有不同的记录集的计数，然后在同一个Excel中的第2页单元格中打印它的结果。
客户端
*巴宝莉集团p
*CA技术
*CA技术
*CA技术
*CA技术
*CA技术
*CA技术
*CA技术
CSM烘焙解决方案
甲板室外
美泰公司
美泰公司
美泰公司
美泰公司
美泰公司
美泰公司
美泰公司
河床Technol
河床Technol
河床Technol
河床Technol
河床Technol
河床Technol
Smurfit Kappa Gr
Smurfit Kappa Gr
Smurfit Kappa Gr
Smurfit Kappa Gr
热F
浏览 5提问于2015-08-08得票数 0
下面是我的代码： using Plots
using SpecialFunctions
using QuadGK
kappa = 1
B = 1
xi = (kappa/B)^4
function correlation(x)
quadgk(q -> q * SpecialFunctions.besselj0(x*q)/(q^4 + xi), 0, 1e6)[1]/kappa
end
r = range(-20, 20, length = 1001)
plot(r, correlation(r)) 我在Bessel函数上得到一个错误。我知道这个参数就是问题所在，它的格
浏览 20提问于2020-10-10得票数 2
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有人能解释一下用Python实现的二次Kappa度量/cohen kappa度量的详细解释吗
浏览 0提问于2019-12-06得票数 2
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我必须将伽马分布曲线叠加到其他幂律曲线的曲线图上。我首先用log-log标度绘制直方图的点。
plot(log(pp$mids),log(pp$density))
然后，我想要叠加我的gamma分布曲线，调用一个外部函数gamma()
gamma <- function(X)
{
n <- length(X)
theta<-var(hh2$V1)/mean(hh2$V1)
kappa<-mean(hh2$V1)/theta
y<-rgamma(n,kappa,theta)
xx<-hist(y,plot=F)
curve(
浏览 0提问于2012-07-27得票数 1
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我正在尝试做与本文中描述的相同的事情：https://science.sciencemag.org/content/sci/early/2020/04/07/science.abb4557.full.pdf 我使用GNU Octave。 以下是ODE系统的函数文件： function f = COVID19ODE(t,y0)
alpha = 3.07*0.38;
beta = 0.38;
kappa = 0.5;
kappa0 = 0.5;
ydot =@(t,y,a) ([-alpha*y(1)*y(2) - kappa*y(1);
浏览 26提问于2020-04-12得票数 0
我有一个高分辨率的健康贴图(nside = 4096)，我想在给定半径的圆盘上进行平滑处理，比如10弧度。 作为healpy的新手，在阅读了文档后，我发现一种不太好的方法是执行“圆锥体搜索”，即在每个像素周围找到磁盘中的像素，对它们进行平均，并将这个新值赋予中心的像素。然而，这非常耗时。 import numpy as np
import healpy as hp
kappa = hp.read_map("zs_1.0334.fits") #Reading my file
NSIDE = 4096
t = 0.00290888 #10 arcmin
new_array
浏览 36提问于2019-05-15得票数 2
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这是我写的部分fortran代码。
thf(i) = ths(i)*(psi(i)/3.364)**kappa(i)
write(*,*) 'first calculation'
write(*,*) thF(i),ths(i),psi(i),kappa(i)
thf(i)=ths(i)*(psi(i)/3.364)**kappa(i)
write(*,*) 'second calculation'
write(*,*) thF(i),ths(i),psi(i),kappa(i)
我已经预测了变量
INTEGER, PUBLIC, PARAMETER :: KR
浏览 9提问于2022-09-28得票数 0
我有这个等式，它很大(基本上是FDM的)，但它与文本对齐，然后从右边继续到虚无。我尝试过像\begin{center}和\hspace*{-2.5cm}这样的东西，但都没有用。我希望它使用整个行，而不仅仅是从左边距到右边。
我该怎么做，我需要安装一些特殊的软件包吗？
我使用的是\[，而不是如下所示的显示数学
\[
Equation arrays here
\]
代码
\[
\left(
\begin{array}{cccccc}
-(2\kappa+\frac{hV\rho}{2}) & (\frac{hV\rho}{2}-\kappa) & 0 &am
浏览 2提问于2009-10-10得票数 3
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1回答
我有一个.csv格式的图形数据的测地线距离
我希望使用多维缩放(MDS)将其简化为2D，并使用Kmedoid对其进行聚类。
这是我的密码：
# coding: utf-8
import numpy as np
import csv
from sklearn import manifold
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
import kmedoidss
rawdata = csv.reader(open('data.csv', 'r').readlines()[1:])
浏览 1提问于2016-07-21得票数 0
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1回答
我有一个代码，它接收2个张量，并将它们转换为numpy数组，然后执行一些操作，将结果转换回张量并返回它。我有一些与此相关的错误。我将此函数作为自定义指标提供给model.compile keras函数。然而，当我单独使用它时，这个函数工作得很好，即提供两个张量，然后分析返回值。 我尝试过在函数内部进行初始化，但是都没有解决这个问题。 def _cohen_kappa(y_true, y_pred):
y_pred2 = K.argmax(y_pred, axis=-1)
y_true2 = K.argmax(y_true, axis=-1)
with tf.Sessi
浏览 33提问于2019-05-17得票数 0
大多数教科书说，要填充缺失的值，使用的是均值/中值(数字)和最频繁的(分类)，但我使用的是一个数据集，它有太多的缺失值，而且我不能删除这些列，因为它们很重要。
train.isnull().sum()
TransactionID 0
isFraud 0
TransactionDT 0
TransactionAmt 0
ProductCD 0
...
id_36 449555
id_37 44955
浏览 0提问于2020-03-17得票数 0
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我正在研究一个不平衡的分类问题，我想使用Kappa作为我的评估指标。考虑到分类器接受权重(我已经给了它)，我应该仍然使用加权kappa还是只使用标准kappa？老实说，我不完全确定有什么区别。
model = CatBoostClassifier(
iterations = 1000,
learning_rate = 0.1,
random_seed = 400,
one_hot_max_size = 15,
loss_function = 'MultiClass',
eval_metric = 'WKappa',
浏览 0提问于2020-10-07得票数 2
1回答
假设我在数组errors中保存了一组单变量数据。
我想将PDF与我观察到的数据分布相匹配。
我的PDF是在函数poissvmwalkpdf中定义的，其定义行如下所示：
function p = poissvmwalkpdf(theta, mu, kappa, xi)
这里，theta是错误( errors中的值是实例的变量)，而mu、kappa和xi是errors的参数，我希望使用最大似然估计来找到它们的最佳匹配值。此函数在给定的theta值处返回概率密度。
在所有这些情况下，我如何使用fminsearch为mu、kappa和xi找到最适合我观察到的errors的值？fminsearch文档没
浏览 3提问于2016-03-11得票数 1
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我有下面的数据框架
tdf <- structure(list(GO = c("Cytokine-cytokine receptor interaction",
"Cytokine-cytokine receptor interaction|Endocytosis", "I-kappaB kinase/NF-kappaB signaling",
"NF-kappa B signaling pathway", "NF-kappaB import into nucleus",
"T cell che
浏览 6提问于2015-04-28得票数 3
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我想添加kappa评估指标，以便在Python中的xgboost中使用。我在理解如何将Python函数与xgboost连接时遇到了问题。
根据xgboost文档，“用户可以添加多个评估指标，对于python用户，请记住将指标作为参数对列表传递，而不是映射，这样后面的‘eval_metric’就不会覆盖前一个”。
这是在R的中提出的，但在Python中没有。
例如，如果kappa函数是：
def kappa(preds, y):
# perform kappa calculation
return score
我该如何使用xgboost来实现它？在eval_metric参数中将&
浏览 5提问于2016-05-25得票数 14
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我已经为使用kappam.fleiss()包中的irr函数的多个评价者之间的协议估计了Fleiss的kappa。
现在，我想估计协议和置信区间使用引导。
有人能举个例子吗？
数据
R1 R2 R3 R4
1 1 1 1
1 1 0 1
0 0 0 0
2 1 2 2
n n n n
代码：
#load libraries
library("irr")
library("boot")
# estimate fleiss' kappa
kappam.fl
浏览 2提问于2018-06-21得票数 1
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我们正在使用ESS数据集，但不确定如何处理SAS企业指南中缺少值的问题。我们的因变量是“主观幸福感”，目的是包含大量的控制变量--因此，我们有一个包含大量缺失值的数据集。
我们不想使用“按列表删除”。相反，我们会根据被访者的回应，以不同的方式对待不同的失职者：“没有答案”、“不适用”、“拒绝”、“不知道”。例如，我们计划以一对方式删除不适用的内容，而我们可能希望使用一些其他答复的平均值--取决于问题(假设被访者的答复提供有关MCAR、MAR、NMAR的信息)。
我们的主要问题是：
目前，我们丢失的变量在数据集中(99、77、999、88等)都有不同的标记方式，在SAS企业指南中继续之前，我
浏览 0提问于2016-03-24得票数 0
我有一个列联表，我想要计算Cohens的kappa -协议水平。我尝试使用了三个不同的包，它们似乎都在某种程度上失败了。e1071包有一个专门用于列联表的功能，但似乎也失败了。下面是可重现的代码。您将需要安装包concord、e1071和irr。
# Recreate my contingency table, output with dput
conf.mat<-structure(c(810531L, 289024L, 164757L, 114316L), .Dim = c(2L,
2L), .Dimnames = structure(list(landsat_2000_bin =
浏览 1提问于2012-08-09得票数 4
回答已采纳
作为一个初学者，我不能清楚地理解为什么推荐使用F1-score或Cohen's kappa来评估不平衡数据集的模型。
有没有人可以推荐好的论文或实际例子，解释为什么准确率不是具有不平衡数据集的二进制分类问题的良好评估指标？
提前谢谢你。
浏览 5提问于2019-12-27得票数 0
1回答
Weka分类
、、
我试图在一个有32个属性的数据集上对分类机器学习算法进行数据建模，最后一列是Target class.I。我将属性数量从32个改进为6个，我觉得这对我的分类模型更有用。
我尝试执行J48和一些增量分类算法。我期望的输出结构由混淆矩阵、正确和错误分类的实例、kappa值组成。
但是我的结果没有给出任何关于正确和错误分类的instances.Also的信息，它没有预测混淆矩阵，我收到的Kappa value.All是这样的：
===摘要===
相关系数0.9482
平均绝对误差0.2106
均方根误差0.5673
相对绝对误差13.4077 %
根相对平方误差31.9157 %
实例总数1461
浏览 3提问于2015-07-30得票数 1
我必须只提取那些在notepad++中包含下划线的字符串。我的文件是这样的
T-cell_stimulation
transcription_factor
NF-kappa_B
kappa_B_site
HIV-1_long_terminal_repeat
HIV-1
HIV-2_enhancer
HIV-2
monocyte
T_cell
cis-acting_element
kappa_B_site
purine-rich_binding_site
我想要的输出是
T-cell_stimulation
transcription_factor
NF-kappa_B
kappa_B_site
浏览 0提问于2015-04-11得票数 0
我希望将自定义函数应用于矩阵的每个元素，同时也使用不同矩阵的元素作为函数的输入。
具体来说，我的函数从rvonmises分布(圆形正态分布)中生成随机样本，调用Rfast包的rvonmises函数。
我有一个矩阵(radians)，它记录了我希望用于随机生成的中心趋势的角度(类似于平均值)，另一个矩阵(kappa)记录了我想使用的von的浓度参数(类似于标准差)。
我希望在调用von随机生成器时，使用(例如)半径矩阵的元素1和kappa矩阵的元素1、1。因此，我对其中一个要素的呼吁是：
rvonmises(n = 1, m = radians[1, 1], k = kappa[1, 1])
当
浏览 4提问于2021-03-14得票数 0
1回答
我尝试使用MLE函数在r中运行mle。它工作得很好，但我突然遇到了下面的错误。有人能帮忙吗？
Error in if (!all(lower[isfixed] <= fixed[isfixed] & fixed[isfixed] <= :
missing value where TRUE/FALSE needed
为了给您提供更多的背景，下面是我的代码：
负似然函数
likelihood.func <- function(theta, kappa, sigma, rt){
n <- NROW(rt)
y <- rt[2:n,]
d
浏览 2提问于2021-07-27得票数 0
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