感度と特異度は統計分類関数としても知られているバイナリ分類テストの性能の統計量です。感度も (真陽性率や再現率のいくつかのフィールド) は、実際の陽性の割合を測定を正しくされるよう （例えば病気の人々 の条件として正しく識別されるユーザーの割合）。特異性対策正しくあるネガの割合 （例えば真陰性率とも呼ばれる条件を持っていないとして正しく識別される健康な人の割合） で識別よう。これら 2 つのメジャーの概念に密接に関連タイプ I およびタイプ II のエラー。完璧な予測 (すなわち病気と病気のグループからすべての人々 を予測) 敏感な 100 ％ と 100 ％ 特定 (説明されるでしょう