False Positive / False Negative

הסבר פורמלי#

לפי Google ML Crash Course, False Positive הוא מקרה שלילי אמיתי שסווג בטעות כחיובי, ו-False Negative הוא מקרה חיובי אמיתי שסווג בטעות כשלילי. הם חלק מארבע התוצאות האפשריות של סיווג, ומהם נגזרים Precision / Recall.

הסבר בגובה העיניים#

אזעקה שמצפצפת בלי גנב היא False Positive. גנב שנכנס והאזעקה שותקת הוא False Negative. במערכת שמסננת קורות חיים, False Negative הוא מועמד טוב שנפסל, ו-False Positive הוא מועמד חלש שעבר.

למה זה חשוב בפועל#

המחיר של שתי הטעויות כמעט אף פעם לא שווה. החליטו מראש איזו מהן פחות נסבלת אצלכם, וכוונו את המערכת ואת הבדיקות לפי זה.

תגיות#

• false positive
• false negative
• errors
• classification

מקורות#

• Google ML Crash Course: Accuracy, precision, and recall