Matjūsa korelasijas koeficients
Matjūsa korelasijas koeficients (MCC) ir korekcijas mērs starp prognozētajām un faktiskajām binārajām klasifikācijām. Tas svārstās no -1 līdz 1 un tiek uzskatīts par vienu no uzticamākajiem vienas vērtības metrikām bināro klasifikatoru novērtēšanai, īpaši nelīdzsvarotos datu kopumos.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Matthews Correlation Coefficient (MCC). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Balansētā precizitāteModeļu novērtēšana↔ compare
- F1-novērtējumsModeļu novērtēšana↔ compare
- PrecizitāteModeļu novērtēšana↔ compare
- Atcerēšanās (jutība)Modeļu novērtēšana↔ compare
- Jūdena J statistikaModeļu novērtēšana↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →