Матрица ошибок, ROC и AUC: точная оценка классификаторов

Коротко: Матрица ошибок подсчитывает верные и неверные предсказания по классам; кривая ROC и AUC показывают, насколько хорошо модель разделяет при всех порогах.

Подробнее: «Точность 95 %» звучит хорошо, но может быть бесполезной: если 95 % писем не спам, модель, всегда говорящая «не спам», тоже достигает 95 %. Поэтому нужны более подробные меры.