Kappa computation when predicted scores are on a different scale
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python, scikit-learn
调研方向
未指定文件、测试或入口点。首先定位 kappa 计算，并使用约为 1233372304332.22–1723509896207.16 的预测分数和 1–5 的观测分数重现该故障。完成的标准是：针对不重叠或过大的分数范围实现一项达成共识的策略，并通过测试覆盖该故障。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
In a situation where predicted scores are on a completely different scale from the observed scores, kappa computation fails because the range of possible scores is too large. We saw this recently with SGDRegressor which produced scores in the range 1233372304332.22 to 1723509896207.16 when human scores were 1-5.
Few possible solutions:
(1) Do not compute kappa if there is no overlap in range between predicted and observed scores.
(2) Do not compute kappa if the range is greater than certain threshold.
Thoughts?
- 主要语言
- Python
- 星标
- 71
- 派生
- 21
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
我们还没有检查这个项目的环境配置文件。先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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Add support for sections in rsmxval可能重新可做 @damien2012eng 于 737 天前认领，目前没有进行中的 PR。 未关闭
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