分類表現指標

混淆矩陣——預測對真實類別的計數——是所有純量指標的來源真值。準確率（正確比例）僅在類別平衡且誤差成本對稱時足夠。精確率（在預測為陽性者中有多少正確）與召回率／敏感度（在真實陽性者中有多少被抓到）藉決策閾值權衡；F1 為兩者的調和平均；特異度為真陰率。平衡準確率取各類別召回的平均，是不平衡下誠實的準確率替代。

免閾值的摘要在所有運作點刻畫偵測器：ROC 曲線在閾值掃描時繪真陽率對偽陽率，其面積（AUC）為分類器將隨機陽性排在隨機陰性之上的機率。對罕見陽性，精確率—召回率曲線及其平均精確率比 ROC-AUC 更具鑑別力。指標須契合應用：通訊型 BCI 關心選擇準確率與 ITR，癲癇偵測器關心在受限誤報率下的召回。