" 주어진 진단 테스트 에 대한 바이오 마커 의 "" 사인 ( signatre ) "" 은 일련 의 마커 를 포함 하 며 ", 각각 의 마커 는 관심 집단 에서 서로 다른 레벨 을 가진다 . 이 문맥 에서 , 서로 다른 레벨 은 두 개 또는 그 이상 의 군 에서 의 개체 에 대한 마커 레벨 의 상이 한 평균 , 또는 두 개 또는 그 이상 의 군 에서 의 상이 한 변화 , 또는 두 가지 모두 의 조합 을 칭할 수 있 다 . 진단 테스트 의 가장 단순 한 형태 를 위하 여 , 이 마커 들 은 두 개 의 군 중 하나 , 질병 에 걸리 거나 질병 에 걸리 지 않 은 것 중 하나 로 개체 로부터 의 미지 의 샘플 을 선정 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 두 개 또는 그 이상 의 군 중 하나 로 의 샘플 의 지정 은 분류 로서 알려져 있 고 , 이 지정 을 달성 하 는 데 사용 되 는 방법 은 분류기 ( classifier ) 또는 분류 방법 ( classification method ) 으로 알려져 있 다 . 분류 화 방법 은 또한 스코어링 방법 ( scoring method ) 으로서 칭해 질 수 있 다 . 일련 의 마커 값 으로부터 진단 분류기 ( diagnostic classifier ) 를 구성 하 는 데 사용 될 수 있 는 많 은 분류 방법 이 있 다 . 일반 적 으로 , 분류 방법 은 데이터 세트 가 두 개 의 ( 또는 그 이상 , 다중 분류 상태 에 대하 여 ) 다른 군 내 에서 하나 를 구별 하 기 위하 여 개체 로부터 얻 어 진 샘플 을 사용 하 여 수집 되 는 경우 , 지도 학습 기술 ( supervised learning techniques ) 을 이용 하 여 가장 쉽 게 수행 된다 . 각 샘플 이 속하 는 분류 ( 군 또는 집단 ) 는 각 샘플 에 대하 여 미리 알려져 있 으므로 , 분류 방법 은 바람직 한 분류 반응 을 주 도록 트레이닝 될 수 있 다 . 그것 은 또한 진단 분류기 를 생산 하 기 위한 비지 도 학습 기술 ( unsupervised learning techniques ) 을 사용 할 수 있 다 .