{"id":2273,"date":"2023-07-22T23:47:37","date_gmt":"2023-07-22T23:47:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/"},"modified":"2023-07-22T23:47:37","modified_gmt":"2023-07-22T23:47:37","slug":"wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/","title":{"rendered":"Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji matthewsa w pythonie"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa<\/strong> (MCC) to metryka, kt\u00f3rej mo\u017cemy u\u017cy\u0107 do oceny wydajno\u015bci <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/regresja-a-klasyfikacja\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modelu klasyfikacyjnego<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oblicza si\u0119 go w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>MCC<\/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;\">Z\u0142oto:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>TP<\/strong> : Liczba prawdziwie pozytywnych wynik\u00f3w<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>TN<\/strong> : Liczba prawdziwych negatyw\u00f3w<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>FP<\/strong> : Liczba fa\u0142szywych alarm\u00f3w<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>FN<\/strong> : Liczba wynik\u00f3w fa\u0142szywie ujemnych<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Metryka ta jest szczeg\u00f3lnie przydatna, gdy obie klasy s\u0105 niezr\u00f3wnowa\u017cone, to znaczy, \u017ce jedna klasa pojawia si\u0119 znacznie cz\u0119\u015bciej ni\u017c druga.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Warto\u015b\u0107 MCC mie\u015bci si\u0119 w przedziale od -1 do 1, gdzie:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>-1<\/strong> oznacza ca\u0142kowit\u0105 rozbie\u017cno\u015b\u0107 mi\u0119dzy klasami przewidywanymi a klasami rzeczywistymi<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> oznacza ca\u0142kowicie losowe domys\u0142y<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> oznacza ca\u0142kowit\u0105 zgodno\u015b\u0107 klas przewidywanych z klasami rzeczywistymi<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce analityk sportowy korzysta z <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/regresja-logistyczna-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modelu regresji logistycznej<\/a> , aby przewidzie\u0107, czy 400 r\u00f3\u017cnych koszykarzy z college&#8217;u zostanie powo\u0142anych do NBA.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017csza macierz zamieszania podsumowuje przewidywania dokonane przez model:<\/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=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby obliczy\u0107 MCC modelu, mo\u017cemy skorzysta\u0107 z nast\u0119puj\u0105cego wzoru:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>MCC<\/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>MCC<\/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>MCC<\/strong> = 0,7368<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa okazuje si\u0119 wynosi\u0107 <strong>0,7368<\/strong> . Warto\u015b\u0107 ta jest nieco bliska jedno\u015bci, co wskazuje, \u017ce model dobrze radzi sobie z przewidywaniem, czy gracze zostan\u0105 powo\u0142ani do draftu, czy nie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak obliczy\u0107 MCC dla tego konkretnego scenariusza przy u\u017cyciu funkcji <strong>matthews_corrcoef()<\/strong> z biblioteki <strong>sklearn<\/strong> w Pythonie.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad: Obliczanie wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji Matthewsa w Pythonie<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy kod pokazuje, jak zdefiniowa\u0107 tablic\u0119 przewidywanych klas i tablic\u0119 rzeczywistych klas, a nast\u0119pnie obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa modelu w Pythonie:<\/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;\">MCC wynosi <strong>0,7368<\/strong> . Odpowiada to warto\u015bci, kt\u00f3r\u0105 obliczyli\u015bmy wcze\u015bniej r\u0119cznie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Uwaga<\/strong> : pe\u0142n\u0105 dokumentacj\u0119 funkcji <strong>matthews_corrcoef()<\/strong> mo\u017cna znale\u017a\u0107 <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/generated\/sklearn.metrics.matthews_corrcoef.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tutaj<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak oblicza\u0107 inne popularne metryki modeli klasyfikacji w Pythonie:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/python-regresji-logistycznej\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wprowadzenie do regresji logistycznej w Pythonie<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wynik-f1-w-pythonie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 wynik F1 w Pythonie<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zrownowazona-precyzja-pythona-sklearn\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 zr\u00f3wnowa\u017con\u0105 precyzj\u0119 w Pythonie<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa (MCC) to metryka, kt\u00f3rej mo\u017cemy u\u017cy\u0107 do oceny wydajno\u015bci modelu klasyfikacyjnego . Oblicza si\u0119 go w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b: MCC = (TP*TN \u2013 FP*FN) \/ \u221a (TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN) Z\u0142oto: TP : Liczba prawdziwie pozytywnych wynik\u00f3w TN : Liczba prawdziwych negatyw\u00f3w FP : Liczba fa\u0142szywych alarm\u00f3w FN : Liczba wynik\u00f3w fa\u0142szywie ujemnych Metryka ta jest [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-2273","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie - Statologia<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie.\" \/>\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\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie - Statologia\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/\" \/>\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=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/\",\"name\":\"Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie - Statologia\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-22T23:47:37+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-22T23:47:37+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"W tym samouczku wyja\u015bniono na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji matthewsa w pythonie\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie - Statologia","description":"W tym samouczku wyja\u015bniono na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie - Statologia","og_description":"W tym samouczku wyja\u015bniono na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-22T23:47:37+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/equilibre1.png"}],"author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"2 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/","name":"Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie - Statologia","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-22T23:47:37+00:00","dateModified":"2023-07-22T23:47:37+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"W tym samouczku wyja\u015bniono na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Matthewsa w Pythonie.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspolczynnik-korelacji-matthewsa-pythona\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji matthewsa w pythonie"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2273","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2273"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2273\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2273"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2273"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2273"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}