데이터 마이닝에서 Cohen의 kappa를 이용한 분류정확도 측정

Assessing Classification Accuracy using Cohen's kappa in Data Mining

본 논문에서는 데이터 마이닝에서 분류작업을 실시할 때 그 분류 정확도을 측정하기 위해 Cohen의 kappa계수와 weighted kappa계수를 제안하였다.kappa계수는 우연에 의해 생기는 분류를 보정하여 분류 정확도을 측정하며 명목척도와 순서 척도의 데이터에 대해 사용된다. 특히 순서 척도의 데이터에서는 오분류의 크기를 가중치에 의해 정량화하여 분류 정확도을 측정하는 weighted kappa계수가 더 유용하게 사용된다. weighted kappa계수 계산을 위해서는 2가지 가중치(일차형 가중치, 이차형 가중치)를 사용하였다.. 또한 실제 데이터인지방간 데이터에 대해 kappa계수와 weighted kappa계수를 계산하여 비교하였다.

In this paper, Cohen's kappa and weighted kappa are applied to measuring classification accuracy when performing classification in data minig. Cohen's kappa compensates for classifications that may be due to chance and is used for the data with nominal or ordinal scales. Especially, for the ordinal data, weighted kappa which measures the classification accuracy by quantifying the classification errors as weights is used. We used two weights (linear weight, quadratic weight) for calculations of weighted kappa. Also for the calculation and comparison of kappa and weighted kappa we used a real data set, fat-liver data.