基准MCC / Matthews Correlation Coefficient
马修斯相关系数
一种用于衡量二元分类质量的统计指标，综合考虑真阳性、假阳性、真阴性和假阴性，被认为比准确率更能反映不平衡数据集上的分类性能
时间轴 (近 90 天)
9月16日
在所有考察的架构×数据集组合中，该几何方法在准确率和马修斯相关系数（MCC）两项指标上都全面优于幅值剪枝和仅基于局部Fisher信息的剪枝
待验证50%
9月16日
马修斯相关系数（MCC）综合考量真阳性、真阴性、假阳性、假阴性，取值范围为[-1,1]，对类别不平衡问题比准确率更鲁棒
待验证50%
9月8日
马修斯相关系数（MCC）取值范围为-1到+1，其中+1表示完美预测，0表示随机猜测，-1表示完全反向预测
待验证50%