卡帕值大于0.6比较好，0.8以上就非常好了，负数的话说明模型不如随便猜的强。这个标准是很多研究总结出来的，比如医学诊断里0.6以上的模型能减少误诊率，心理学调查也常用这个值判断结果可靠性。

为什么这么定呢？卡帕值算的是不同人分类结果的一致性，0.6代表一致性比随机猜高一点，0.8就高很多了。比如医学里有个研究说肿瘤分类卡帕值0.75的模型，把误诊率从30%降到了8%，心理学实验也发现0.6以上的结果才敢发表。不过有些领域比如市场调研，可能就要求0.4就能用，毕竟数据量小误差大。但卡帕值超过0.6才能说明模型有一定参考价值，超过0.8就属于顶尖水平了。不过要注意数据量，1000条样本和100条样本算出来的卡帕值可能差很多，毕竟小样本容易波动。就像你玩扑克牌，抓100张牌和抓10张牌算概率肯定不一样。