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MCC是什么意思？ MCC是英文“Matthews Correlation Coefficient”的缩写，中文译为马修斯相关系数。它是一种常用的分类模型评估指标，用于衡量分类模型的预测效果。MCC的取值范围在-1到1之间，1表示分类模型完全正确，-1表示分类模型完全错误，0表示分类模型的预测结果和随机猜测的结果一样。 MCC的计算公式如下： MCC = (TP × TN - FP × FN) / [(TP + FP) × (TP + FN) × (TN + FP) × (TN + FN)] ^ 0.5 其中，TP表示真正例的数量，即分类模型将正例正确分类的数量；TN表示真负例的数量，即分类模型将负例正确分类的数量；FP表示假正例的数量，即分类模型将负例错误分类为正例的数量；FN表示假负例的数量，即分类模型将正例错误分类为负例的数量。 MCC的优点是能够同时考虑到分类模型的准确率和召回率，避免了仅仅依靠准确率或召回率评价分类模型的局限性。此外，MCC对于不平衡数据集的分类模型评价也比较稳健。 在实际应用中，我们可以使用MCC来评估分类模型的性能，并选择最优的分类模型。例如，在医学影像诊断中，我们可以使用分类模型来诊断病人是否患有某种疾病，使用MCC来评估分类模型的准确性和可靠性。又例如，在金融风控中，我们可以使用分类模型来判断借款人是否有违约风险，使用MCC来评估分类模型的预测效果。 总之，MCC是一个非常重要的分类模型评估指标，它能够客观地评估分类模型的预测效果，帮助我们选择最优的分类模型，提高分类模型的准确性和可靠性。

标题：MCC是什么意思？

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