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.
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.
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.
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.
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).
