Python中matthews_corrcoef()函数的定义和用法

matthews_corrcoef()函数位于sklearn.metrics模块中，用于计算分类器预测结果的Matthews相关系数（Matthews correlation coefficient）。Matthews相关系数衡量的是分类器预测结果与实际标签之间的相关性，取值范围为[-1, 1]，其中1表示完美的预测，0表示随机预测，-1表示完全的不相关预测。

该函数的定义如下：

sklearn.metrics.matthews_corrcoef(y_true, y_pred, sample_weight=None)

参数解释：

- y_true：实际标签，是一个数组或稀疏矩阵。

- y_pred：预测结果，与实际标签具有相同的形状。

- sample_weight：样本权重，可选参数，默认为None。

返回值：

- matthews_corrcoef：计算得到的Matthews相关系数。

下面通过一个使用例子来说明matthews_corrcoef()函数的用法：

from sklearn.metrics import matthews_corrcoef

# 实际标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0]
# 预测结果
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]

# 计算Matthews相关系数
mcc = matthews_corrcoef(y_true, y_pred)

print("Matthews相关系数:", mcc)

上述代码中，通过导入matthews_corrcoef函数，我们首先定义了一个实际标签y_true和一个预测结果y_pred。然后，我们调用matthews_corrcoef()函数计算y_true和y_pred之间的Matthews相关系数，并将结果赋值给变量mcc。最后，我们打印出计算得到的Matthews相关系数。

运行上述代码，输出结果为：

Matthews相关系数: 0.0

可以看到，根据给定的实际标签和预测结果，计算得到的Matthews相关系数为0.0。这表示预测结果与实际标签之间基本上没有相关性。

需要注意的是，matthews_corrcoef()函数支持多分类问题，可以接受多个实际标签和预测结果进行计算。在多分类问题中，Matthews相关系数会针对每个类别进行计算，并返回每个类别的Matthews相关系数。