为什么真阳性和假阳性之和不必等于一?

机器算法验证 精确召回 准确性
2022-03-27 11:02:20

在阅读上面的这个问题时,我对真阳性和假阳性的总和感到困惑。

如果飞机出现在某个区域,雷达会检测到它并以 99% 的概率生成警报信号。如果飞机不存在,雷达会产生(假)警报,概率为 10%

我知道真阳性和假阴性的总和应该是 1。见下面的问题,因为如果飞机只有 99% 的时间存在(真阳性是 99%),雷达就会检测到飞机,这意味着它没有检测到飞机 1% 的时间并说虽然它确实在那里,这意味着假阴性是 1%

但是,我无法说服自己为什么真阳性和假阳性的总和不必是 100%当我将问题表述如下时,我感到很困惑,“TP 和 FP 的测试结果为阳性。TP = 飞机存在且雷达开启,FP = 飞机不存在且雷达开启。现在雷达开启是一个事件。因为P(存在的飞机)和 P(不存在的飞机)的总和应该等于 1,因此,P(存在的飞机,雷达开启)和 P(不存在的飞机,雷达开启)应该等于 1。这意味着,TP + FP 应该等于1."

PS:这个问题与精度、召回率、准确性无关。我想知道TP+FP的总和

1个回答

你有四个条件概率。

tp=Pr(detectedaircraft present)
fn=Pr(undetectedaircraft present)
fp=Pr(detectedaircraft not present)
tn=Pr(undetectedaircraft not present)

使用条件概率的定义,很容易证明

tp+fn=1
fp+tn=1.

为了证明第一个,因为 并且 确定事件,则(画维恩图) 其中我使用了快捷方式

{detected}{undetected}=,
{detected}{undetected}=Ω,
{aircraft present}={detected,aircraft present}{undetected,aircraft present},
{detected,aircraft present}:={detected}{aircraft present}.

因此,

Pr(detectedaircraft present)+Pr(undetectedaircraft present)
=Pr(detected,aircraft present)+Pr(undetected,aircraft present)Pr(aircraft present)
=Pr(aircraft present)Pr(aircraft present)=1.

直觉是,如果给你相同的信息,两个互补事件的条件概率必须加起来为 1。

在数学上,如果,则是概率测度。Pr(B)>0Pr(B)

但是,一般来说,

tp+fp1.

考虑一下:你有一个超级雷达,如果存在飞机,它总是能检测到它()。它永远不会错过一架真正的飞机。但是,有时,您的超级雷达非常敏感,以至于在没有飞机的情况下,它会将秃鹰与飞机混淆,例如tp=1fp=0.2