В чем отличие Matthews correlation coefficient от других метрик классификации?

Matthews correlation coefficient (MCC) отличается от других метрик классификации тем, что он более сбалансирован и даёт более полную оценку работы алгоритма. 12

Некоторые другие метрики, например точность или F1-мера, фокусируются на отдельных аспектах работы, в то время как MCC оценивает общую эффективность модели. 2

Некоторые особенности MCC:

• Учёт всех четырёх категорий матрицы путаницы. 2 MCC рассматривает истинные и ложные положительные и отрицательные результаты. 3
• Полезность при работе с несбалансированными наборами данных. 12 В таких случаях другие метрики могут давать завышенные оценки, просто правильно предсказывая класс с большим количеством объектов. 2 MCC же учитывает и ложные положительные, и ложные отрицательные результаты, что более точно отражает работу модели. 2
• Применение только для бинарной классификации. 1 MCC не подходит для оценки алгоритмов многоклассовой классификации. 1