1
Я немного озадачен поведением взвешенной каппы в пакете R psych. У меня есть данные с пятью классами (1,2,3,4,5) и тремя аннотаторами. Кажется, что всякий раз, когда конкретный класс (скажем, 1) используется только один комментатора (в результате нулевое значение по диагонали матрицы соглашения для этого класса), псих жалуется:R psych package: расчет взвешенной kappa
library(psych);
df2 <- read.table('classes/WB/mcrae.quants.features.time.numeric', sep='\t');
cohen.weights <- matrix(c(0,5,35,95,100,5,0,30,90,95,35,5,0,60,65,95,90,60,0,5,100,95,65,5,0),ncol=5);
cohen.kappa(df2,cohen.weights)
Error in `rownames<-`(`*tmp*`, value = c("2", "3", "4", "5")) :
length of 'dimnames' [1] not equal to array extent
Calls: cohen.kappa -> cohen.kappa1 -> rownames<-
Execution halted
Мои данные выглядит это:
5 3 3
5 3 3
5 4 3
5 4 3
3 3 3
5 4 4
3 4 4
3 3 3
2 3 2
...
1 3 4
Может кто-нибудь сказать мне, что я делаю что-то неправильно? Приведенный выше код работает, когда все классы используются по меньшей мере двумя аннотаторами. Спасибо!
Выход dput (df2):
structure(list(V1 = c(5L, 5L, 5L, 5L, 3L, 5L, 3L, 3L, 2L, 4L,
3L, 4L, 3L, 4L, 5L, 3L, 5L, 5L, 3L, 5L, 3L, 5L, 3L, 5L, 4L, 5L,
5L, 5L, 5L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 3L, 3L, 5L, 5L, 5L, 5L, 3L,
3L, 5L, 5L, 3L, 4L, 3L, 4L, 3L, 5L, 5L, 4L, 3L, 5L, 5L, 5L, 5L,
5L, 3L, 3L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 3L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L,
4L, 5L, 4L, 4L, 3L, 3L, 5L, 3L, 4L, 3L, 5L, 1L), V2 = c(3L, 3L,
4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L,
3L, 5L, 4L, 4L, 5L, 5L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 3L, 4L, 3L, 3L, 4L,
4L, 3L, 4L, 5L, 4L, 4L, 3L, 4L, 3L, 3L, 4L, 3L, 4L, 3L, 4L, 4L,
5L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 3L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L,
3L, 3L, 4L, 3L), V3 = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 3L, 2L, 3L,
2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 2L, 3L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, 3L,
3L, 3L, 5L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 5L, 4L, 3L, 5L, 4L, 3L, 4L, 5L, 5L, 4L, 3L,
5L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L,
3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L)), .Names = c("V1",
"V2", "V3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -86L))
Ответ прост, вы взвешивать матрицу и 5x5 и ваши данные 3XN? Существует несоответствие. Проверьте документацию на то же. – vrajs5
Привет, нет, я так не думаю - данные, которые я показываю, это 3xN (количество аннотаторов, умноженное на количество точек данных), но в результате матрица смешения будет 5x5 (количество классов), что является весом применяется матрица. – linguist
Можете ли вы добавить вывод 'dput (df2)' в свой пост, чтобы мы могли попробовать его реплицировать? Если данные слишком велики, можете ли вы представить минимально воспроизводимый пример подмножеством ваших данных? – mlegge