Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

В чем разница между ошибкой первого рода (Type I) и ошибкой второго рода (Type II)

🔴 Ошибка первого рода (Type I): Модель ошибочно классифицирует объект как положительный, хотя на самом деле он относится к отрицательному классу. Например, алгоритм распознавания спама пометил обычное письмо как спам.
🔵 Ошибка второго рода (Type II): Модель не распознает объект положительного класса и относит его к отрицательному. Например, спам-письмо не было обнаружено и осталось в папке «Входящие».

💡 Простая метафора:
🔴 Ошибка первого рода — сказать мужчине, что он беременен.
🔵 Ошибка второго рода — сказать беременной женщине, что она не ждет ребенка.

⚙️ Почему это важно
Баланс между этими ошибками критичен в задачах классификации, таких как медицинская диагностика или обнаружение мошенничества. Метрики (например, точность, полнота, F1-мера) помогают определить, какой тип ошибки важнее минимизировать в зависимости от задачи.

www.tg-me.com/ms/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/784

982 viewsJan 16 at 18:03

В чем разница между ошибкой первого рода (Type I) и ошибкой второго рода (Type II)

🔴 Ошибка первого рода (Type I): Модель ошибочно классифицирует объект как положительный, хотя на самом деле он относится к отрицательному классу. Например, алгоритм распознавания спама пометил обычное письмо как спам.
🔵 Ошибка второго рода (Type II): Модель не распознает объект положительного класса и относит его к отрицательному. Например, спам-письмо не было обнаружено и осталось в папке «Входящие».

💡 Простая метафора:
🔴 Ошибка первого рода — сказать мужчине, что он беременен.
🔵 Ошибка второго рода — сказать беременной женщине, что она не ждет ребенка.

⚙️ Почему это важно
Баланс между этими ошибками критичен в задачах классификации, таких как медицинская диагностика или обнаружение мошенничества. Метрики (например, точность, полнота, F1-мера) помогают определить, какой тип ошибки важнее минимизировать в зависимости от задачи.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований