Преимущества коэффициента корреляции Мэттьюза (MCC) перед F1 и точностью при оценке бинарной классификации
The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation
2020-01-02
SCID: 54.1/uyp5pw9z
Discuss with AI
F1 счётMCCкоэффициент корреляции Мэттьюсаточностьоценка бинарной классификации
Figures from the paper
Abstract (AI)
В данной статье мы показываем, что коэффициент корреляции Мэттьюза (MCC) даёт более информативную и достоверную оценку бинарной классификации по сравнению с точностью и F1-метрикой: сначала мы объясняем математические свойства, а затем демонстрируем преимущества MCC на шести синтетических примерах и в реальном сценарии в геномике. Мы считаем, что коэффициент корреляции Мэттьюза следует предпочитать точности и F1 при оценке задач бинарной классификации во всех научных сообществах.
Key Findings
1
Авторы рекомендуют отдавать предпочтение MCC перед accuracy и F1 при оценке бинарных задач в научном сообществе.
2
MCC даёт более информативную и правдивую оценку бинарной классификации, чем accuracy и F1.
3
Преимущества MCC продемонстрированы на шести синтетических примерах использования.
4
Преимущества MCC подтверждены на реальном геномном сценарии.
5
В статье объясняются математические свойства, подтверждающие превосходство MCC над accuracy и F1.
Research Object
Метрики оценки бинарной классификации (MCC, F1 score и accuracy), применяемые к задачам бинарной классификации
Research Subject
Сравнительная информативность и достоверность коэффициента корреляции Мэтьюса по сравнению с F1 score и accuracy для оценки качества бинарной классификации, включая математические свойства и поведение на синтетических примерах и в геномном сценарии
Publication Details
Publication Date
2020-01-02
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest