MCC — 机器学习中优于F1-score和accuracy的一个性能评价指标

在机器学习中，模型性能的评估是一个关键问题。常见的评价指标有F1-score, Accuracy, Precision, Recall, ROC 和 AUC (对这些评价指标不了解的，可以参考生信菜鸟团之前的一篇文章: 机器学习实战 | 机器学习性能指标 )。但是我们对这些统计指标的可靠性要保持谨慎的态度，特别是在不平衡的数据集上。

F1-score, Accuracy, Precision, Recall

例如，在一个二元分类模型中，我们的数据是宠物图像，每张图片可以是狗