Классификация на два класса часто понимается как диагностики наличия/отсутствия какого-то свойства или состояния.
В медицинской диагностике сложилась своя терминология, параллельная анализу данных.
Положительным случаем является наличие диагностируемого состояния.
 «положительный» ответ для объектов с наличием состояния - истинно положительные случаи (true positive)
 «положительный» ответ для объектов с отсутствием состояния - ложноположительные случаи (false positive), ложно положительные ошибки, ложные тревоги
 «отрицательный» ответ для объектов с наличием состояния - ложноотрицательные случаи (false negative)
 «отрицательный» ответ для объектов с отсутствием состояния - истинно отрицательные случаи (true negative)

Ошибки представляют собой потери системы|метода диагностики, они снижают диагностическую эффективность исследования.
Информативность|эффективность диагностических методов оценивают следующими основными критериями.
Чувствительность - вероятность положительного результата теста у лиц с заболеванием =TP/(TP+FN). Чем выше чувствительность, тем чаще выявляются патологии, тем больше ложных тревог. Высокая чувствительность полезна при массовом скрининге населения, чтобы отобрать возможных больных для дальнейшей диагностики.
Специфичность - вероятность отрицательного результата теста у лиц без заболевания =TN/(TN+FP). Чем выше специфичность, тем надежнее с его помощью подтверждается паталогия. Высокая специфичность полезна на втором этапе диагностики, когда надо доказать наличие уже предполагаемой болезни из малого чила диагнозов.
Метод с высокой специфичностью называется дискриминатор.
Диагностическая точность - вероятность правильного ответа среди всех.
