Вчера мне в очередной раз пришлось объяснять почему DataScientist-ы не используют ошибки первого и второго рода и зачем же ввели полноту и точность. Вот прямо заняться нам нечем, лишь бы новые критерии вводить. И если ошибка второго рода выражается просто: где Π — это полнота; то вот…
В индустрии существует целый ряд кэйсов, требующих распознавания номера по фотографии (scene number recognition). Часто требуемым условием для алгоритма распознавания является низкое значение ошибки второго рода, а именно случаи, когда распознается неверный номер. В качестве примера…
Для запуска А/В теста необходимым минимумом является фиксация ошибок первого и второго рода, расчет MDE (минимальный наблюдаемый эффект). Однако при расчете результатов теста далеко не всегда получается достичь MDE заданного размера, в таком случае статистическая значимость результатов не будет достигнута. Помимо этого даже при статистически значимом результате существует вероятность ошибки, при которой наши результаты являются выбросом или просто случайностью. Как быть в таком случае? Узнать больше!
Ошибки происходят в любом приложении. Говоря об ошибках, первым делом отметим, что все они делятся на два типа: ожидаемые ошибки, обусловленные бизнес-логикой, и неожиданные ошибки. Это различие очень важное, поскольку стратегии обработки ошибок первого и второго типа…