第一类错误和第二类错误
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第一类错误和第二类错误
来自百度文库实测
预测 会再犯的 监禁者
不会再犯 的监禁者
会再犯的监禁 者
正确肯定 （True positive
rate;TP）
错误否定 （False negitive;FN）
不会再犯的监禁 者
错误肯定（False positive;FP）
正确否定（True negitive;TN）
❖ 通过贝叶斯定理我们知道，要检验一个模型是否有 效，除了简单的ROC曲线判断外，还必须有效性 （效应effective size）是否大于50%或者基准概率 （base rate）是否太小。
正1确拒绝H0
势、奇异性 P(拒绝|错误)
❖ 在 一定的情况下，1 越大，效应
1 ❖ 也就越大。
❖ 问题： 、 1 的值，与累积概率又有
什么关系？
1.0
0.8
S e ns itivity
0.6
0.4
0.2
0.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1 - S p e c ific ity
H0的真状 决策 接受H0 拒绝H0
H0正确
正确接受H0
1
敏感度 P(接受|正确)
错误拒绝H0
第一类错误 P(拒绝|正确)
H0错误
错误接受H0
第二类错误 P(接受|错误)
来自百度文库实测
预测 会再犯的 监禁者
不会再犯 的监禁者
会再犯的监禁 者
正确肯定 （True positive
rate;TP）
错误否定 （False negitive;FN）
不会再犯的监禁 者
错误肯定（False positive;FP）
正确否定（True negitive;TN）
❖ 通过贝叶斯定理我们知道，要检验一个模型是否有 效，除了简单的ROC曲线判断外，还必须有效性 （效应effective size）是否大于50%或者基准概率 （base rate）是否太小。
正1确拒绝H0
势、奇异性 P(拒绝|错误)
❖ 在 一定的情况下，1 越大，效应
1 ❖ 也就越大。
❖ 问题： 、 1 的值，与累积概率又有
什么关系？
1.0
0.8
S e ns itivity
0.6
0.4
0.2
0.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1 - S p e c ific ity
H0的真状 决策 接受H0 拒绝H0
H0正确
正确接受H0
1
敏感度 P(接受|正确)
错误拒绝H0
第一类错误 P(拒绝|正确)
H0错误
错误接受H0
第二类错误 P(接受|错误)