mcc acc区别

MCC（Matthews Correlation Coefficient）和ACC（Accuracy）是两种常用的分类模型评估指标，它们的区别如下：

1. MCC（Matthews Correlation Coefficient）：MCC是一种综合考虑分类模型的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的评估指标。它的取值范围在[-1, 1]之间，其中1表示完美预测，0表示随机预测，-1表示完全错误的预测。MCC对于不平衡数据集和分类器的偏好具有较好的鲁棒性，尤其适用于二分类问题。

2. ACC（Accuracy）：ACC是一种简单直观的分类模型评估指标，它计算的是分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。ACC的取值范围在[0, 1]之间，其中1表示完全正确的分类，0表示完全错误的分类。ACC对于平衡数据集和分类器的整体性能评估较为合适，但在不平衡数据集中容易受到样本分布的影响。

总结来说，MCC更适用于评估分类器在不平衡数据集和二分类问题中的性能，它综合考虑了分类器的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性。而ACC则是一种直观的评估指标，适用于平衡数据集和整体性能评估。在选择使用哪个指标时，需要根据具体的问题和数据集的特点进行综合考虑。