Logaritmiline kadu (log loss) mõõdab, kui hästi klassifitseerimismudeli ennustatud tõenäosused vastavad tegelikele tulemustele. Kindlaid, kuid valesid ennustusi karistatakse eriti rängalt; nullilähedane väärtus viitab hästi kalibreeritud prognoosidele. Näide: kui mudel annab kliendile, kes jääb, 95% lahkumistõenäosuse, tõuseb logaritmiline kadu järsult. Matemaatiliselt on see sama mis binaarne ristentroopia.
Ristentroopia (cross-entropy) on infoteooria mõõt, mis näitab, kui kaugel ennustatud tõenäosusjaotus tegelikust on. Masinõppes on see klassifitseerimisülesannete ja ka järgmist tokenit ennustavate keelemudelite kõige levinum kadufunktsioon. See karistab eriti rängalt kindlaid valeennustusi: 99% määramine valele klassile annab palju suurema kao kui 60% määramine.
Logistiline regressioon on statistiline meetod, mis ennustab ühe kahest tulemusest tõenäosust, näiteks „ostab“ või „ei osta“. See kaalub sisendtunnuseid ja teisendab nende summa S-kujulise funktsiooni abil väärtuseks vahemikus 0 kuni 1. Kuna kaale on lihtne tõlgendada, kasutatakse seda laialdaselt krediidiskooringus, meditsiinis ja turunduses, sageli kindla lähtetasemena keerukamate mudelite jaoks.
Klassifikaator on mudel või meetod, mis määrab sisendid ühte mitmest etteantud kategooriast. Klassikalisi variante, nagu otsustuspuud või naiivne Bayes, treenitakse märgendatud näidetega; keelemudelid saavad tekste sorteerida ka kategooriate kirjelduse põhjal. Tüüpilised kasutusalad on rämpsposti tuvastamine, klienditaotluste sorteerimine teemade kaupa ja kviitungite kategoriseerimine. Kvaliteeti mõõdetakse selliste mõõdikutega nagu täpsus (accuracy), täpsus (precision) ja saagis (recall).
Eksimismaatriks (confusion matrix) on tabel, mis võrdleb klassifikaatori ennustusi tegelike klassidega. Kahe klassi puhul näitab see tõeselt positiivseid, valepositiivseid, tõeselt negatiivseid ja valenegatiivseid. Sellest saab arvutada mõõdikuid nagu täpsus, saagis ja F1-skoor ning selgub, millised vead esinevad. Näide: rämpsposti filter, mis märgib palju õigeid e-kirju rämpspostiks, annab palju valepositiivseid, mis on sageli kulukam kui märkamata jäänud rämpspostisõnum.
