본원 에서 사용 된 분류기 성능 의 기준 은 ROC 곡선 아래 의 면적 ( AUC ) 이 고 ; 0 . 5 의 성능 은 랜덤 ( 동전 뒤집기 ( coin toss ) ) 분류기 에 대한 일반 적 인 예상 ( baseline expectation ) 이 며 , 랜덤 성능 보다 나쁜 성능 을 가지 는 분류기 는 0 . 0 및 0 . 5 사이 의 스코어 일 것 이 고 , 랜덤 성능 보다 훨씬 나 은 스코어 를 가지 는 분류기 는 0 . 5 및 1 . 0 사이 의 스코어 일 것 이 다 . 오류 를 가지 지 않 는 완벽 한 분류기 는 1 . 0 의 민감 도 및 1 . 0 의 특이 도 를 가진다 . 어느 것 은 F - 척도 ( F - measure ) , 민감 도 와 특이 도 의 합계 또는 민감 도 와 특이 도 의 결과 와 같 은 성능 의 다른 일반 적 인 측정값 에 대하 여 실시 예 4 에 기재 된 방법 을 사용 할 수 있 다 . 보다 상세 하 게 는 , 어느 것 은 약간 의 민 감도 를 희생 하 여 높 은 특이 도로 수행 하 는 그런 분류기 를 선택 하 거나 약간 의 특이 도 를 희생 하 여 높 은 민감 도로 수행 하 는 그런 분류기 를 선택 하 기 위하 여 , " 서로 다른 영향력 을 가지 는 민감 도 와 특이 도로 처리 하 는 것 이 좋 을 것 이 다 . 본원 에 기재 된 방법 은 단지 "" 성능 ( performance ) "" 의 측정 만 을 포함 하 기 때문 에 ", 단일 성능 측정값 을 내 는 임의 의 가중치 계산 방법 ( weighting scheme ) 이 사용 될 수 있 다 . 서로 다른 적용 은 진양 성 및 진음 성 결과물 에 대한 서로 다른 이점 을 가질 것 이 며 , 또 한 위 음성 결과물 로부터 위양성 결과물 과 관련 된 서로 다른 비용 을 가질 것 이 다 . 예 를 들 면 , 무증상 의 위험 성 이 높 은 개체 를 선별 하 는 것 과 양성 GI 증상 으로부터 의 췌장암 의 감별 진단 은 일반 적 으로 특이 도와 민감 도 사이 에 동일 한 광학 적 트레이드 - 오프 ( optical trade - off ) 를 가지 지 않 을 것 이 다 . 두 테스트 의 차별 적 요구 는 일반 적 으로 성능 측정값 에 반영 되 는 양성 및 음성 오 분 류 ( misclassification ) 에 다른 가중 을 주 는 셋 팅 을 필요 로 할 것 이 다 . 성능 척도 를 바꾸 는 것 은 일반 적 으로 주어진 데이터 세트 에 대한 표 1 , Col . 2 로부터 선택 된 정밀 한 마커 의 서브 셋 을 변화 시킬 것 이 다 .