참 거짓을 분류해 내야하는 이분법적인 분류에서, 

해당 문제의 진짜 참, 거짓 여부는 True condition이 되며 (이 부분에서 정답을 알고 있어야 한다)

어떤 방법이 분류한 참, 거짓이 Predicted condition이 된다. 

즉 진짜 정답과 어떤 방법이 도출해낸 답이 나오게 되는데 이를 true, false와 positive, negative로 분리해서 표현한다. 

예를 들어 환자가 진찰을 받으러 왔다고 가정하자. 여기서 의사 또는 컴퓨터가 환자를 진찰한 뒤 암에 걸렸는지 걸리지 않았는지를 판단할 것이다. 그리고 진단 결과와는 별도로 환자는 진짜 암에 걸렸을 수도 안 걸렸을 수도 있다. 

이를 4단계로 분류할 수 있다.

1. 정말로 암에 걸린 환자를 진단결과 암 환자라고 판단 내렸다. (true positive)

2. 암에 걸리지 않은 환자를 진단결과 암 환자라고 판단 내렸다. (false positive)

3. 정말로 암에 걸린 환자를 진단결과 암 환자가 아니라고 판단 내렸다. (false negative)

4. 암에 걸리지 않은 환자를 진단결과 암 환자가 아니라고 판단 내렸다. (true negative)

쉽게 이해하는 법은 진단결과에 따라 병에 걸렸으면 positive와 걸리지 않았으면 negative로 구분하고 그 진단결과가 실제와 일치하면 true 일치하지 않으면 false를 앞에 붙이면 된다.

당연하게도 위의 분류방법을 적용하려면 환자가 진짜 암에 걸렸는지를 알고 있어야 한다. 이를 golden standard set이라고 표현하며 믿을만한 정답이 있어야지만 위의 테이블을 적용할 수 있다.