Коефіцієнт кореляції Метьюза
Коефіцієнт кореляції Метьюза (MCC) — це міра кореляції між прогнозованими та фактичними бінарними класифікаціями. Його значення варіюються від -1 до 1, і він вважається одним із найнадійніших показників для оцінки бінарних класифікаторів, особливо на незбалансованих наборах даних.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Matthews Correlation Coefficient (MCC). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Збалансована точністьОцінювання моделей↔ compare
- F1-ScoreОцінювання моделей↔ compare
- Точність (Precision)Оцінювання моделей↔ compare
- Чутливість (Recall)Оцінювання моделей↔ compare
- Статистика J ЮденаОцінювання моделей↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →