马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient)

马修斯相关系数是在利用机械进修作为二进制(2类)的质量的怀抱的分类,通过生物化学引入布赖恩W.

它考虑到真和假阳性和假阳性,而且凡是是被视为一种均衡的办法,即便这些班级的规模大小分歧也能够利用。

MC本色上是察看到的和预测的二元分类之间的相关系数; 它前往介于-1和+1之间的值。系数+1暗示完满预测,0暗示不比随机预测好,-1暗示预测和察看之间的完全不分歧。统计数据也称为phi系数。MCC与2×2 列联表的卡方统计量相关

此中n是察看总数。虽然没有完满的方式用一个数字来描述真假阳性和阳性的混合矩阵,但马修斯相关系数凡是被认为是最好的这种丈量之一。

当俩个类别具有很是分歧的大小时,其他怀抱(例如准确预测的比例(也称为精确性))无用。例如,将每个对象分派给较大的调集能够实现高比例的准确预测,但凡是不是有用的分类。并推广了Youden的J统计量, {\displaystyle \ delta}p统计和(作为它们的)马修斯相关系数跨越两个类。

一些科学门风称,马修斯相关系数是在混合矩阵情况中成立二元分类器预测质量的最具消息性的单一分数。

统计相关系数简介 因为利用的统计相关系数比力屡次,所以这里就操纵几篇文章简单引见一下这些系数。 相关系数:调查两个事物(在数

结论:在数据尺度化之后,欧式距离、Pearson相关系数、Cosine类似度可认为是等价的。代码 CRIM 城镇人均犯罪率 ZN 占地面积跨越2.5万平方英尺的室第用地比例 INDUS 城镇非零售营业地域的比

1.协方差定义:X,Y为两个随机变量,则它们的协方差值为:这个公式的推导很简单,

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