Logaritmiskais zudums (log loss) mēra, cik labi klasifikācijas modeļa prognozētās varbūtības atbilst faktiskajiem iznākumiem. Pārliecinātas, bet nepareizas prognozes tiek sodītas īpaši stipri; vērtība tuvu nullei norāda uz labi kalibrētām prognozēm. Piemērs: ja modelis dod 95 % klienta aiziešanas varbūtību klientam, kurš paliek, logaritmiskais zudums strauji pieaug. Matemātiski tas ir tas pats, kas binārā krustentropija.
Krustentropija ir informācijas teorijas mērs, kas norāda, cik tālu prognozētais varbūtību sadalījums atšķiras no faktiskā. Mašīnmācīšanās tā ir visbiežāk lietotā zudumfunkcija klasifikācijas uzdevumiem, kā arī valodas modeļiem, kas prognozē nākamo tokenu. Tā īpaši stipri soda pārliecinātas nepareizas prognozes: 99 % piešķiršana nepareizajai klasei dod daudz lielāku zudumu nekā 60 % piešķiršana.
Loģistiskā regresija ir statistikas metode, kas prognozē vienu no diviem iznākumiem, piemēram, „pērk” vai „nepērk”, varbūtību. Tā sver ievades pazīmes un to summu pārvērš vērtībā starp 0 un 1 ar S veida funkciju. Tā kā svarus ir viegli interpretēt, tā plaši tiek izmantota kredītvērtēšanā, medicīnā un mārketingā, bieži kā stabils pamats sarežģītākiem modeļiem.
Klasifikators ir modelis vai metode, kas ievaddatus piešķir vienai no vairākām iepriekš noteiktām kategorijām. Klasiskus variantus, piemēram, lēmumu kokus vai naivo Beijesa metodi, apmāca uz marķētiem piemēriem; valodas modeļi tekstus var šķirot arī pēc kategoriju apraksta. Tipiski lietojumi ir surogātpasta atpazīšana, klientu pieprasījumu šķirošana pēc tēmas un kvīšu kategorizēšana. Kvalitāti mēra ar metrikām, piemēram, pareizību, precizitāti un pārklājumu.
Neskaidrību matrica ir tabula, kas salīdzina klasifikatora prognozes ar faktiskajām klasēm. Diviem klasēm tā parāda patiesi pozitīvos, viltus pozitīvos, patiesi negatīvos un viltus negatīvos gadījumus. No tās var aprēķināt tādas metrikas kā precizitāte, pārklājums un F1 rādītājs, un kļūst skaidrs, kādas kļūdas rodas. Piemērs: surogātpasta filtram, kas daudzus īstus e-pastus atzīmē kā surogātpastu, ir daudz viltus pozitīvu rezultātu, kas bieži ir dārgāk nekā nokavēts surogātpasta ziņojums.
