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== 활용 ==
이 지표는 특히 '''의료 분야'''와 같이 양성 사례(예: 질병이 있는 환자)를 놓치는 것이 중요한 분야에서 매우 유용하다. Sensitivity가 높을수록 모델은 실제 양성인 사례를 더 많이 찾아내며, '''False Negative'''(실제 양성인데 음성으로 잘못 분류된 경우)<ref>의료 분야에서는 질병에 안 걸렸는데 질병에 걸렸다고 하는 것 보다 질병에 걸렸는데 질병에 안 걸렸다고 하는 것이 훨씬 더 심각한 문제이기 때문이다.</ref>의 비율이 낮아진다.

예를 들어, 암을 진단하는 모델에서는 암 환자를 놓치지 않고 모두 발견하는 것이 중요하기 때문에 높은 Sensitivity가 요구된다.

Sensitivity는 때때로 '''Recall'''이라고도 불리며, Precision과 함께 모델의 성능을 종합적으로 평가하는 데 사용되는 '''F1 Score''' 계산에도 활용된다.