Какие основные метрики классификации существуют?

Accuracy — доля правильных предсказаний. Плоха при дисбалансе классов (99% negative → 99% accuracy предсказывая всегда negative). Precision — из предсказанных positive, сколько реально positive (важно когда false positive дорог: спам). Recall — из реально positive, сколько нашли (важно когда false negative дорог: болезни). F1 — гармоническое среднее precision и recall. AUC-ROC — площадь под ROC кривой, независима от порога. classification_report() — все метрики сразу. macro avg — среднее по классам, weighted avg — взвешенное по количеству.