MCC是混淆矩阵一致性（Matthews Correlation Coefficient）的缩写。
这个指标通常被用来衡量分类器的性能。
与其他指标相比，MCC可以避免样本不平衡问题，同时可以提供比准确率更全面的评估。
MCC的取值范围为[-1,1]，1表示完美的分类器，0表示随机分类器，-1表示分类器完全错误。
MCC是一种广泛应用于生物信息领域和机器学习领域的指标，在肿瘤预测、图像识别和自然语言处理等领域都有广泛的应用。
MCC不仅可以用于二分类，还可以扩展到多分类问题，通常被称为混淆矩阵一致性多分类指标。
