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错误:指标Kappa不适用于回归模型

回归模型是用于预测连续数值的模型，而Kappa指标是一种用于衡量分类模型性能的指标，因此Kappa指标不适用于回归模型。

Kappa指标（Cohen's Kappa）是一种用于衡量分类模型的一致性和准确性的统计指标。它考虑了分类模型的预测结果与实际观测结果之间的一致性，可以用于评估分类模型的性能。

Kappa指标的取值范围为[-1, 1]，其中1表示完全一致，0表示与随机预测结果一致，-1表示完全不一致。一般来说，Kappa指标越接近1，表示分类模型的性能越好。

Kappa指标在分类模型中的应用场景非常广泛，例如文本分类、图像分类、医学诊断等。在实际应用中，可以使用Kappa指标来评估分类模型的性能，并根据评估结果进行模型的调优和改进。

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作者&编辑 | 小米粥编辑 | 言有三判别模在型中，训练完成的模型要在测试集上进行测试，然后使用一个可以量化的指标来表明模型训练的好坏，例如最简单的，使用分类准确率评价分类模型的性能，使用均方误差评价回归模型的性能...同样在生成模型上也需要一个评价指标来量化GAN的生成效果。...，最好可以设计一个可计算的量化指标。...2.Inception Score 将图像质量和多样性两个指标综合考虑，可以将样本和标签的互信息I(x,y)设计为生成模型的评价指标，互信息描述了给定一个随机变量后，另一个随机变量的不确定性减少程度。...，不应把任意生成模型生成的图片（卧室，花，人脸）都使用Inception V3获得标签。

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