W przypadku przykładów z psami i kotami, najbardziej kluczową metryką oceny jest czułość (recall). Czułość mierzy ilość prawdziwie pozytywnych przypadków (np. psów lub kotów) wykrytych przez model w stosunku do ogólnej liczby prawdziwie pozytywnych przypadków. W przypadku systemu rozpoznającego psy i koty, czułość jest najważniejsza, ponieważ chcemy, aby model wykrywał jak najwięcej prawdziwie pozytywnych przypadków (np. psów lub kotów), nawet jeśli to oznacza, że model popełnia błędy fałszywie pozytywne (np. wykrywa koty, które nie są rzeczywiście obecne).
Przykładem może być system wykrywający psy w zdjęciach. Jeśli system ma 95% czułości, to oznacza, że prawie zawsze wykrywa psy w zdjęciach, ale może popełniać błędy fałszywie pozytywne (np. wykrywa koty, które nie są rzeczywiście obecne).
Warto zauważyć, że w przypadku systemów rozpoznających psy i koty, precyzja (precision) również jest ważna, ponieważ chcemy uniknąć błędów fałszywie pozytywnych. Jednak w przypadku systemów, które mają za zadanie wykryć jak najwięcej prawdziwie pozytywnych przypadków, czułość jest najważniejsza.