Współczynnik korelacji Matthews’a
Współczynnik korelacji Matthews’a (MCC) to miara korelacji między przewidywanymi a rzeczywistymi binarnymi klasyfikacjami. Jego zakres wynosi od -1 do 1 i jest uważany za jedną z najbardziej wiarygodnych metryk jednopunktowych do oceny klasyfikatorów binarnych, zwłaszcza w przypadku niezbalansowanych zbiorów danych.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Matthews Correlation Coefficient (MCC). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Zrównoważona dokładnośćOcena modeli↔ compare
- Wynik F1Ocena modeli↔ compare
- PrecyzjaOcena modeli↔ compare
- Czułość (Recall)Ocena modeli↔ compare
- Statystyka J YoudenaOcena modeli↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →