{"id":2275,"date":"2023-07-22T23:47:37","date_gmt":"2023-07-22T23:47:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/"},"modified":"2023-07-22T23:47:37","modified_gmt":"2023-07-22T23:47:37","slug":"coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/","title":{"rendered":"Come calcolare il coefficiente di correlazione di matthews in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Il coefficiente di correlazione di Matthews<\/strong> (MCC) \u00e8 una metrica che possiamo utilizzare per valutare le prestazioni di un<a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-vs.-classificazione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modello di classificazione<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Centro clienti<\/strong> = (TP*TN \u2013 FP*FN) \/ \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">(TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN)<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>TP<\/strong> : Numero di veri positivi<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>TN<\/strong> : numero di veri negativi<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>FP<\/strong> : Numero di falsi positivi<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>FN<\/strong> : Numero di falsi negativi<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa metrica \u00e8 particolarmente utile quando le due classi sono sbilanciate, ovvero una classe appare molto pi\u00f9 dell&#8217;altra.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore di MCC \u00e8 compreso tra -1 e 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>-1<\/strong> indica un disaccordo totale tra le classi previste e le classi effettive<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> significa ipotesi completamente casuali<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> indica un completo accordo tra le classi previste e le classi effettive<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo, ad esempio, che un analista sportivo utilizzi un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modello di regressione logistica<\/a> per prevedere se 400 diversi giocatori di basket universitari verranno arruolati o meno nella NBA.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La seguente matrice di confusione riassume le previsioni fatte dal modello:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-20693 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/equilibre1.png\" alt=\"\" width=\"430\" height=\"135\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per calcolare l&#8217;MCC del modello, possiamo utilizzare la seguente formula:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Centro clienti<\/strong> = (TP*TN \u2013 FP*FN) \/ \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">(TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN)<\/span><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Centro clienti<\/strong> = (15*375-5*5) \/ \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">(15+5)(15+5)(375+5)(375+5)<\/span><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Centro clienti<\/strong> = 0,7368<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente di correlazione di Matthews risulta essere <strong>0,7368<\/strong> . Questo valore \u00e8 piuttosto vicino a uno, indicando che il modello sta facendo un buon lavoro nel prevedere se i giocatori verranno scelti o meno.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come calcolare il MCC per questo scenario specifico utilizzando la funzione <strong>matthews_corrcoef()<\/strong> della libreria <strong>sklearn<\/strong> in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: calcolo del coefficiente di correlazione di Matthews in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come definire un array di classi previste e un array di classi effettive, quindi calcolare il coefficiente di correlazione Matthews di un modello in Python:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">metrics<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matthews_corrcoef\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define array of actual classes\n<\/span>actual = np. <span style=\"color: #3366ff;\">repeat<\/span> ([1, 0], repeats=[20, 380])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define array of predicted classes\n<\/span>pred = np. <span style=\"color: #3366ff;\">repeat<\/span> ([1, 0, 1, 0], repeats=[15, 5, 5, 375])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate Matthews correlation coefficient\n<\/span>matthews_corrcoef(actual, pred)\n\n0.7368421052631579<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il MCC \u00e8 <strong>0,7368<\/strong> . Questo corrisponde al valore che abbiamo calcolato manualmente in precedenza.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione <strong>matthews_corrcoef()<\/strong> <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/generated\/sklearn.metrics.matthews_corrcoef.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">qui<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come calcolare altre metriche comuni per i modelli di classificazione in Python:<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/python-di-regressione-logistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Un&#8217;introduzione alla regressione logistica in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/punteggio-f1-in-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare il punteggio F1 in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/sklearn-pitone-di-precisione-bilanciato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la precisione bilanciata in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il coefficiente di correlazione di Matthews (MCC) \u00e8 una metrica che possiamo utilizzare per valutare le prestazioni di unmodello di classificazione . Viene calcolato come segue: Centro clienti = (TP*TN \u2013 FP*FN) \/ \u221a (TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN) Oro: TP : Numero di veri positivi TN : numero di veri negativi FP : Numero di falsi positivi FN [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Come calcolare il coefficiente di correlazione di Matthews in Python - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Questo tutorial spiega come calcolare il coefficiente di correlazione di Matthews in Python, con un esempio.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Come calcolare il coefficiente di correlazione di Matthews in Python - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Questo tutorial spiega come calcolare il coefficiente di correlazione di Matthews in Python, con un esempio.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-22T23:47:37+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/equilibre1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/\",\"name\":\"Come calcolare il coefficiente di correlazione di Matthews in Python - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-22T23:47:37+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-22T23:47:37+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Questo tutorial spiega come calcolare il coefficiente di correlazione di Matthews in Python, con un esempio.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-matthews-python\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Come calcolare il coefficiente di correlazione di matthews in python\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all&#039;alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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