评估二分类模型性能的matthews_corrcoef()函数

matthews_corrcoef()是一个用于评估二分类模型性能的函数，它可以计算混淆矩阵的马修斯相关系数（MCC），该系数可以衡量二分类模型的准确性。

MCC是通过计算混淆矩阵的真实阳性（TP）、真实阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）的个数来获得的。MCC的值介于-1和1之间，其中-1表示完全不一致的预测，0表示随机预测，1表示完美预测。MCC的计算公式如下：

MCC = (TP * TN - FP * FN) / sqrt((TP + FP) * (TP + FN) * (TN + FP) * (TN + FN))

下面是一个使用matthews_corrcoef()函数的示例：

from sklearn.metrics import matthews_corrcoef

# 假设我们有一个二分类模型的预测结果和真实标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]

# 计算MCC
mcc = matthews_corrcoef(y_true, y_pred)

# 打印MCC的值
print("MCC:", mcc)

这个例子中，我们有5个样本的真实标签（y_true）和对应的模型预测结果（y_pred）。这些标签和预测结果都是二分类的，其中0表示负样本，1表示正样本。

通过使用matthews_corrcoef()函数，我们可以计算出预测结果的MCC。在这个例子中，计算结果为0.0。

这个结果表示模型的预测与真实标签之间存在很弱的相关性，并且可能是一种随机的预测。

通常来说，MCC的值越接近1，表示模型的预测越准确；而值越接近-1，表示模型的预测越不准确。值接近0则表示模型预测的准确性与随机预测相当。

由于MCC可以解决类别不平衡的问题，因此matthews_corrcoef()函数在评估二分类模型性能时是一个非常有用的工具。它可以帮助我们了解模型的整体准确性，并辅助我们进行模型选择和调整优化策略。