Kappa分析是一種用於評估分類一致性的離散多元技術，通過計算Kappa係數（K hat統計量）衡量兩幅圖或兩次觀測結果的吻合度。該技術源於遙感領域的精度評價需求，尤其適用於數據分布不平衡時的分類精度驗證。
Kappa係數包括Cohen's Kappa（雙評估者）、加權Kappa（有序分類數據）和Fleiss Kappa（多評估者）等類型，其計算公式為（Po-Pe）／（1-Pe），其中Po為觀測一致性，Pe為隨機預期一致性。結果取值範圍0-1，通常將0.81以上為幾乎完全一致。該分析通過混淆矩陣量化觀察一致性與隨機一致性的差異，在醫學診斷、心理學評估及衛星遙感分類驗證中均有套用。
該技術最初由《遙感套用分析原理與方法》提出，後擴展形成包含不同數據類型的檢驗體系：簡單Kappa檢驗適用於無序分類數據，加權Kappa檢驗處理等級式定類數據。其離散多元特性避免了傳統單一指標的局限性，成為分類精度評價的核心方法。
基本介紹
- 中文名：Kappa 分析
- 出處：《遙感套用分析原理與方法》
Kappa值用於計算兩觀察者的吻合率。很多時候，我們直覺用準確率來判斷，但當答案的分布很不均勻時，準確率不一定是一個好的量度值。
