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SoftMCC框架增强了不平衡分类模型的选择

研究人员推出了一种新颖的训练后框架SoftMCC，旨在改进不平衡二分类任务的模型选择。该方法通过利用概率值混淆计数，解决了传统Matthews相关系数（MCC）验证中固有的阈值依赖性问题。跨多个设置的实验表明，与AUPRC和[email protected]等其他指标相比，SoftMCC实现了更优越的稳定性和排名，尽管在所选模型的效用方面未显示出优势。