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* 실제값은 False(음성)이지만 예측값은 True(양성)인 경우 | * 실제값은 False(음성)이지만 예측값은 True(양성)인 경우 | ||
* 모델에서 포지티브 | * 모델에서 [[포지티브 클래스]]로 잘못 예측한 예 | ||
* 어떤 질환에 대하여 양성을 보이는 검사가 그 질환에 걸리지 아니한 사람에게서도 양성을 나타내는 현상 | * 어떤 질환에 대하여 양성을 보이는 검사가 그 질환에 걸리지 아니한 사람에게서도 양성을 나타내는 현상 | ||
* 예를 들어 모델에서 특정 이메일 메시지가 스팸인 것으로(포지티브 클래스) 추론했지만 실제로는 스팸이 아닌 경우가 여기에 해당한다. | * 예를 들어 모델에서 특정 이메일 메시지가 스팸인 것으로(포지티브 클래스) 추론했지만 실제로는 스팸이 아닌 경우가 여기에 해당한다. | ||
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* [[거짓 양성 반응]] | * [[거짓 양성 반응]] | ||
* [[생물학적 거짓 양성]] | * [[생물학적 거짓 양성]] | ||
2024년 7월 16일 (화) 01:02 기준 최신판
1 개요[ | ]
- 실제값은 False(음성)이지만 예측값은 True(양성)인 경우
- 모델에서 포지티브 클래스로 잘못 예측한 예
- 어떤 질환에 대하여 양성을 보이는 검사가 그 질환에 걸리지 아니한 사람에게서도 양성을 나타내는 현상
- 예를 들어 모델에서 특정 이메일 메시지가 스팸인 것으로(포지티브 클래스) 추론했지만 실제로는 스팸이 아닌 경우가 여기에 해당한다.
- = 1종 오류
2 같이 보기[ | ]
- 거짓
- 양성(positive)
- 참 양성(TP)
- 거짓 음성(FN)
- 거짓양성률(FPR)
- 거짓 양성 반응
- 생물학적 거짓 양성
- TP, FP, FN, TN 총정리
3 참고[ | ]
네이버백과 "거짓 양성"
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