Die Begriffe „True Positives” und „False Positives” werden genutzt, um zu bewerten, ob eine Klassifikation korrekt oder falsch ausgeführt wurde. Wird eine E-Mail beispielsweise zu Recht als Spam identifiziert, handelt es sich um einen „True Positive”-Fall. Wird eine E-Mail aber fälschlicherweise als Spam klassifiziert, handelt es sich um einen „False Positive”-Fall. Analog dazu werden die Begriffe „True Negative” und „False Negative” genutzt. Wird eine Email korrekter Weise nicht als Spam klassifiziert, handelt es sich um einen Fall von „True Negative”. Wird eine Email nicht als Spam erkannt, bei der es sich aber um solchen handelt, so ist dies ein „False Negative”. Diese Werte dienen als Grundlage um mittels Precision und Recall den F-Score zu ermitteln.