O que é MCC?
MCC é o Coeficiente de Correlação de Matthews, uma medida que avalia o quanto um sistema de classificação acerta, mesmo quando um dos grupos aparece muito mais que o outro.
Na prática, ele é calculado a partir da matriz de confusão, a tabela que cruza o que o modelo previu com o que realmente era. O resultado vai de -1 a 1: o valor 1 indica acerto perfeito, 0 equivale a um palpite aleatório e -1 significa que as previsões estão sempre invertidas. Por isso é muito usado para comparar modelos de aprendizado de máquina em tarefas como detectar fraudes ou invasões.
Uma analogia simples é pensar em um professor que corrige provas de uma turma em que quase todos os alunos passaram. Se ele disser que todos foram aprovados, acerta quase sempre, mas não serve para nada. O MCC funciona como uma nota que só fica alta se o professor também identificar bem os poucos reprovados.
Ele importa porque métricas simples como a acurácia podem enganar quando um evento raro, como um ataque, é minoria nos dados. Quem avalia sistemas de segurança costuma olhar o MCC junto com outras métricas para ter uma visão mais honesta do desempenho real.