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MCC 小结
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MCC 的引入： 为了解决准确度的局限性，MCC 被引入。MCC 综合考虑了 TP、TN、FP 和 FN，通过一种方式来度量模型的分类性能，同时兼顾了不平衡数据集的问题。 1.2 公式. 马修斯相关系数（Matthews Correlation Coefficient，MCC）是一种用于评估二分类模型性能的指标。
MCC（Matthews correlation coefficient） MCC是应用在机器学习中，用以测量二分类的分类性能的指标，该指标考虑了真阳性，真阴性，假阳性和假阴性，通常认为该指标是一个比较均衡的指标，即使是在两类别的样本含量差别很大时，也可以应用它。
它考虑了真正例（tp）、真反例（tn）、假正例（fp）和假反例（fn），提供一个能够总结分类质量的单一数值。 mcc的取值范围在-1到+1之间，其中： +1 表示完美预测; 0 表示随机预测-1 表示预测与实际观察完全不一致; mcc的计算公式为： 在这个公式中：
它考虑了真正例（tp）、真反例（tn）、假正例（fp）和假反例（fn），提供一个能够总结分类质量的单一数值。 mcc的取值范围在-1到+1之间，其中： +1 表示完美预测; 0 表示随机预测-1 表示预测与实际观察完全不一致; mcc的计算公式为： 在这个公式中：
Matthews correlation coefficient，MCC. 马修斯相关系数 （MCC）是phi系数（φ）的一个特例。即将True Class和Predicted Class视为两个（二进制）变量，并计算它们的相关系数（与计算任何两个变量之间的相关系数类似）。真实值和预测值之间的相关性越高，预测效果越好。
它考虑了真正例（tp）、真反例（tn）、假正例（fp）和假反例（fn），提供一个能够总结分类质量的单一数值。 mcc的取值范围在-1到+1之间，其中： +1 表示完美预测; 0 表示随机预测-1 表示预测与实际观察完全不一致; mcc的计算公式为： 在这个公式中：
它考虑了真正例（tp）、真反例（tn）、假正例（fp）和假反例（fn），提供一个能够总结分类质量的单一数值。 mcc的取值范围在-1到+1之间，其中： +1 表示完美预测; 0 表示随机预测-1 表示预测与实际观察完全不一致; mcc的计算公式为： 在这个公式中：
MCC 小结MCC ——Matthews correlation coefficient , 马修斯相关系数。 sklearn.metrics.matthews_corrcoef MCC可以直接用混淆矩阵计算 MCC WiKi ： 至于TP，FP， TN， FN跟TPR, FPR中计算是一样的 Ma
本次MCC的部分总结（个人主要看的是绿队 粉队视角）【重点提的是红队和粉队，堪称本届最神两队】小绿人终于一雪前耻，个人第四，不知道是否回到了原本的S级位置（平均得分高于3000），小熊猫则可能已经成为了S级的新鲜血液，个人第一，虽然这也意味着从此以后除非是明星赛，否则smajor为了 ...
可以使用以下公式直接从混淆矩阵计算mcc ： 在这个公式中，TP是数量真阳性，TN的数量真阴性，FP的数量误报和FN的数量假阴性。 如果分母中的四个和中的任何一个为零，则分母可以任意设置为1; 这导致Matthews相关系数为零，这可以显示为正确的限制值。