Anstelle einer Entscheidungslinie bei einem Wert von y = 0,5 für die Vorhersagewahrscheinlichkeit wird eine Art Grauzone eingeführt, so dass bei Funktionswerten innerhalb dieses Bereichs anstelle einer binären Vorhersage für ei-ne der beiden möglichen Klassen eine Enthaltung erfolgt. Die Enthaltung gibt lediglich eine episte-mische Enthaltung des Modells wieder, ohne Impli-kation für den Status der Objekte. Was der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">C@1-score</hi> leistet, lässt sich über drei mathe-ma-tische Eigenschaften ausdrücken: (1) Falls der Algorith-mus jeden Fall entscheidet, so ist der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">C@1-score</hi> identisch mit dem Standard- <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">a</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ccuracy-score</hi>: Diese Eigenschaft ist wichtig für die hier gewählte An-wendung, denn nur wenn diese Eigenschaft erfüllt ist, lassen sich beide Varianten aufeinander beziehen. Der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Accuracy score</hi> ist der besondere Fall des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">C@1-scores</hi>, bei dem jeder Fall binär entschieden wird. (2) Eine korrekte Entscheidung führt immer zu einem besseren Wert als eine Enthaltung. (3) Eine Enthaltung führt zu einem bes-seren Wert als eine falsche Entscheidung.