네 종류의 결과를 함께 본다
이진 분류에서 실제 양성을 맞히면 참양성, 실제 음성을 맞히면 참음성이다. 음성을 양성으로 예측하면 거짓양성, 양성을 음성으로 예측하면 거짓음성이다. MCC는 맞힌 개수만 더하는 대신 이 네 빈도를 함께 결합한다.
균형 잡힌 예의 계산
양성과 음성이 각각 10개이고 두 범주에서 8개씩 맞혔다면 참양성과 참음성은 각각 8, 두 오류 빈도는 각각 2다. 이진 MCC 식의 분자는 8×8-2×2=60이고 분모는 √(10×10×10×10)=100이므로 MCC는 0.6이다. 정확도 0.8과는 다른 척도다.
반대로 예측하는 경우
실제 두 범주를 모두 빠짐없이 반대로 예측하면 이진 MCC는 -1이다. 0은 두 범주의 연결이 이 계수에서 드러나지 않는 경우이지 정답 개수가 0이라는 뜻이 아니다. 실제 범주와 예측 범주를 동일한 방식으로 함께 이름 바꾸는 것은 예측의 관계를 바꾸지 않는다.
지표 하나로 비용을 정하지 않는다
범주 크기가 다른 자료에서도 네 종류의 결과를 함께 보는 데 쓸 수 있다. 그렇다고 놓친 양성과 잘못 경고한 음성의 실제 비용까지 자동 반영하는 것은 아니다. 한쪽 범주가 전혀 없는 등 분모가 0인 경우에는 수학적 정의와 소프트웨어의 반환 관례를 구분해야 한다. 다중분류에는 확장된 계산식이 쓰인다.