二項分類
あるいは、工場での品質管理で言えば、問題のない製品を捨てることが減って、損失が減ることになる。
感度と特異度の関係や分類器の性能は、受信者操作特性曲線を使って視覚化、研究できる。
理論上、感度と特異度は独立しており、共に100%を達成することも可能である(人間が青のボールと赤のボールを分類する場合がそれである)。実際、何らかのトレードオフがあって、両方を100%にできないことが多い。その原因は、陰性か陽性かを判定する属性が、赤と青のような明らかなものでないことが多いためである。一般に属性は0と1のような分かり易い値ではなく、ある範囲を陽性または陰性と判定することが多い。例えば、肥満度を調べるボディマス指数が典型的な例である。感度を高くしたい場合、しきい値を低く設定すれば、なるべく多くの人を肥満と判定する。つまり、真陽性の率が増え、偽陰性の率が減る。従って、感度は良くなる。ただし欠点として、偽陽性の率も高くなるため、正常な人が肥満と判定される確率が高くなり、結果として特異度が悪くなる。
感度と特異度に加えて、二項分類試験の性能の尺度として陽性予測値と陰性予測値がある。こちらの方が直観的に分かりやすい。陽性予測値は「ある人の検査結果が陽性だったとき、実際に罹患している確率」である。