Коефициент на корелация на Матюс
Коефициентът на корелация на Матюс (MCC) е мярка за корелация между прогнозирани и действителни бинарни класификации. Той варира от -1 до 1 и се счита за една от най-надеждните метрики с един резултат за оценка на бинарни класификатори, особено при небалансирани набори от данни.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Matthews, B. W. (1975). Comparison of predicted and observed secondary structure of T4 phage lysozyme. Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-Protein Structure, 405(2), 442-451. DOI: 10.1016/0005-2795(75)90109-9 ↗
- Powers, D. M. (2011). Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness and Correlation. Journal of Machine Learning Technologies, 2(1), 37-63. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Matthews Correlation Coefficient (MCC). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/model-evaluation/matthews-correlation-coefficient
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Балансирана точностОценка на модели↔ compare
- F1-резултатОценка на модели↔ compare
- ПрецизностОценка на модели↔ compare
- Покритие (Чувствителност)Оценка на модели↔ compare
- Статистика J на ЮденОценка на модели↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →