False positive & False negative

True / False 만으로 결론을 내야 하는 문제에서

답이 No 인데 Yes 로 잘못 대답한 경우 false positive이고

답이 Yes 인데 No 로 잘못 대답한 경우 false negative이다.

근데 이것이 도대체 어디에 쓰일까?

2분법을 결과로 사용하는 특정 모듈에서는,

틀린걸 맞았다고 했을때와 맞은걸 틀렸다고 했을 때의 오류 가중치가 다를 수 있다.

이런 경우 성능 지표로 (맞은 횟수 / 총횟수)로 정하면 가중치가 성능평가에서 무시되므로

좀 더 정확한 성능지표를 도출하기 위해 사용되기도 한다. 

아래의 성능지표 예제는 맞은걸 틀렸다고 했을 때가 좀 더 심각한 오류라고 보고

반영한 가중치이다.

성능 지표 예 = ( 총횟수 - ( F.P. * 0.2 + F.N. * 0.8 ) ) / 총 횟수