计算示例
计算示例
# pip install scikit-learn
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
a = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
b = [1, 0, 1, 0, 0, 1]
print(cohen_kappa_score(a, b)) # >=0.6 通常可接受| 口径 | Kappa 扣除随机一致，比裸一致率更能反映真实一致性 |
|---|---|
| 解读 | 低于约 0.6 时先复查手册与边界案例，再扩大标注 |
| 记录 | 一致性指标随标注批次存档，作为数据质量凭证 |