Nie, nie jest to dokładnie 5 wartości. W opisanym kontekście, omawiane są metryki, takie jak dokładność, precyzja, kompletność, zbalansowana dokładność i przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego. Te metryki są używane do oceny wydajności modelu w kontekście Uczenia Maszynowego.
Dokładność to ułamek instancji istotnych wśród wszystkich pobranych instancji, precyzja to ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji, kompletność to ułamek instancji istotnych, które zostały pobrane, zbalansowana dokładność to średnia z dokładnością i kompletnością, a przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego to ułamek instancji istotnych wśród wszystkich pobranych instancji.
Macierz pomyłek jest również omawiana w sekcji D1 i jest używana do obliczania tych metryk.