Kappa系数的计算公式为：&kappa；= / ，其中P0表示观察值的一致性概率，P1表示预期一致性概率。Kappa系数是一种常用的统计量，用于衡量分类问题中的模型性能，特别是评估两个评价者对同一对象的分类结果是否一致。在机器学习领域，尤其是图像识别和自然语言处理中，它被广泛用来衡量模型的预测结果与真实标签之间的契合程度。其计算依赖于观察值的一致性概率和预期一致性概率。观察值的一致性概率指的是评价者或模型对实例进行实际分类时的一致性的度量。也就是说，在所有的实例中，评价者或模型正确分类的比例是多少。这是实际表现的一个度量。