Коэффициент корреляции Мэтьюса
Коэффициент корреляции Мэтьюса (MCC) представляет собой меру корреляции между предсказанными и фактическими бинарными классификациями. Он варьируется от -1 до 1 и считается одним из наиболее надежных метрик с одним показателем для оценки бинарных классификаторов, особенно на несбалансированных наборах данных.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Matthews Correlation Coefficient (MCC). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Сбалансированная точностьОценка моделей↔ compare
- F1-мераОценка моделей↔ compare
- ТочностьОценка моделей↔ compare
- Полнота (Чувствительность)Оценка моделей↔ compare
- Статистика J ЮденаОценка моделей↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →