Karışıklık matrisi, ROC ve AUC: sınıflandırıcıları ayrıntılı değerlendirmek

Kısaca: Karışıklık matrisi sınıf başına doğru ve yanlış tahminleri sayar; ROC eğrisi ve AUC, bir modelin tüm eşiklerde ne kadar iyi ayırdığını gösterir.

Biraz daha ayrıntılı: “%95 doğruluk” iyi duyulur ama değersiz olabilir: postaların %95’i istenmeyen değilse, her zaman “istenmeyen değil” diyen bir model de %95’e ulaşır. Bu yüzden daha ayrıntılı ölçütler gerekir.