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SoftMCC: 用于类别不平衡下无阈值模型选择的 MCC-Brier 校准桥接框架
SoftMCC: An MCC-Brier Calibration Bridge for Threshold-Free Model Selection under Class Imbalance
AI 导读
SoftMCC 是一种无阈值模型选择后训练框架，解决类别不平衡下 MCC 依赖阈值的问题。其核心得分在完美校准时等价于 Brier 技能分数，硬预测下退化为 MCC。实验显示 SoftMCC 稳定性排名最佳（2.31），Kendall W 最高（0.659），显著优于 AUPRC 和 MCC@0.5，但对模型效用的差异不显著。
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