Keskmine keskmistatud täpsus (mean average precision, mAP) on mõõdik, mis hindab, kui hästi süsteem leiab asjakohaseid tulemusi ja järjestab need tipu lähedale. Keskmine täpsus arvutatakse iga päringu või objektiklassi tulemusloendi põhjal; mAP on nende kõigi keskmine. See on otsingumootorite, soovitussüsteemide ja piltidel objektituvastuse standardmõõt, kus see sõltub ka piirdekastide nõutavast kattuvusest.
Saagis (recall, ka tundlikkus või tõeliselt positiivsete määr) mõõdab, kui suure osa tegelikest positiivsetest juhtumitest mudel tuvastab: õigesti tuvastatud positiivsed jagatud kõigi tegelike positiivsetega. Kui pettusefilter püüab kinni 80 tegelikku pettusejuhtumit 100-st, on selle saagis 0,8. Kõrge saagis on oluline, kui märkamata jäänud juhtumid on kulukad, näiteks meditsiinilises diagnostikas. Kuna see ei arvesta valehäireid, vaadeldakse seda tavaliselt koos täpsusega, näiteks F-skooris.
F-skoor on klassifitseerimismudelite hindamise mõõdik. Levinud F1-skoor on täpsuse (kui palju ennustatud tabamustest on õiged) ja saagise (kui palju tegelikest tabamustest leiti) harmooniline keskmine ning jääb vahemikku 0 kuni 1. See on eriti kasulik tasakaalustamata andmete puhul: rämpsposti peaaegu kunagi märkiv filter võib olla väga õige (accuracy), kuid selle F1-skoor on madal.
Infootsing hõlmab meetodeid, mis leiavad suurest tekstihulgast päringule vastavad dokumendid või lõigud ja järjestavad need olulisuse järgi. Klassikalised lähenemised, nagu BM25, kaalutlevad otsingutermineid selle järgi, kui sageli ja kui harva need esinevad; uuemad lisavad semantilise sarnasuse. See on otsingumootorite, ettevõttesisese otsingu ja otsingupõhise genereerimise (RAG) aluseks, kus keelemudel kasutab leitud lõike oma vastuse alusena.
Top-k täpsus mõõdab, kui tihti on õige vastus mudeli k kõige tõenäolisema ettepaneku hulgas. Top-1 puhul loeb ainult esimene ennustus; top-5 puhul piisab, kui õige klass on viie parima seas – tuntud mõõdik pildituvastuse võrdlustestides nagu ImageNet. See on kasulik kõikjal, kus kasutajad näevad mitut ettepanekut, näiteks tootesoovituste või automaatse täiendamise puhul.
