phi、Matthews、Pearsonの相関係数の関係の質問に対する答えは？3つの係数メソッドがすべて同等であることを示しています。
私は統計学者ではないので、簡単な質問です。
マシューズのペーパー（www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099）では次のことを説明しています。
"A correlation of:
C = 1 indicates perfect agreement,
C = 0 is expected for a prediction no better than random, and
C = -1 indicates total disagreement between prediction and observation"`.
ウィキペディア（http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient）によると、ピアソンの相関関係は次のように説明されています：
giving a value between +1 and −1 inclusive, where:
1 is total positive correlation,
0 is no correlation, and
−1 is total negative correlation
ピアソン相関係数の解釈は、次のように最もよく理解されます（http://faculty.quinnipiac.edu/libarts/polsci/Statistics.htmlによる）。
If r =
+.70 or higher Very strong positive relationship
+.40 to +.69 Strong positive relationship
+.30 to +.39 Moderate positive relationship
+.20 to +.29 weak positive relationship
+.01 to +.19 No or negligible relationship
-.01 to -.19 No or negligible relationship
-.20 to -.29 weak negative relationship
-.30 to -.39 Moderate negative relationship
-.40 to -.69 Strong negative relationship
-.70 or higher Very strong negative relationship
いくつかの論文を読んで、MCCの結果の範囲は-1から1の間の解釈の程度はありません。この係数は、この場合予測子が正確である場合、精度メトリックがうまく推定できない、不均衡および不均衡のデータセットに適しています。
不均衡なデータセットの場合、予測因子のパフォーマンスを評価するためにFメジャーはMCCと比較するのに適したメトリックですか？たとえばF-measure = 94%、との場合がありMCC = 0.58ます。予測子について何がわかりますか？
マシューズ相関係数に同じ解釈を採用できますか、または解釈にいくつかの異なる意味がありますか？解釈においても、両方の係数は同等であると思います。