真偽表
テスト前の人間には手に入れなれないもの or テスト後に手に入る(かも分からない)、が真偽表
ある命題があって
その結果がTrue, False
FP, FN, TP, TNが出てくる。
最初のT, Fは、True, False
これは、予想が当たったか、外れたかの, True, False
２つの目のP, Nは、"予想が" Positive, Negative
実際(予想の時点では不明)のpositive, negativeではない。
自分が、Postive, Negativeと予想・言明してしまったもの
FPは、不正解・予想は陽性
FNは、不正解・予想は陰性
日本語の感覚、予想は陽性で不正解と、順番が逆なので、慣れないと頭に馴染まないかも
(予想でPositiveとしてもので)が分母で、 不正解(Negative)の割合 .................. 結果として発見 or 神様/モデルから判定)) される割合
$ \frac{FP}{TP+FP}
自分が陽性と宣告された時に、それが間違ってるとする"確率的"なもの?
事後的に、"Discovery"される割合?
FPR(False Postive Rate)は、
（結果として発見 or 神様/モデルから判定)でNegativeが分母で、予想でPositiveと間違えてしまった 割合
$ \frac{FP}{FP+TN}
検査装置などの予測の正しさをみたい場合の割合的なもの
最初から、何らかの方法で答えが分かってる場合に、性能として測れる?
どっちもFP、"偽陽" の比率をみたいのだけど、
自分がポジティブと予想した中での比率か、
サンプル全体の中で、実際に陰性の人でポジティブ(だった)人の比率か、
日本だと分母から言う。３ぶんの１
海外(英語)だと、分子から言う。one-three
英語を読むだけで大変なのに、、、
丁か半かの話だけでも、これだけ頭が混乱する....
以下が良い
P,Qという２つの集合で、それぞれ真偽の場合を考えるので、４つの場面(case、行にする)について考える。
ここで、場面に、推論？命題? のようなものを入れていく(？列にする) "ならば"
否定
PがT,Fの場合に、$ \bar Pは?
かつ と また
P, QがT,Fの組み合わせの時(4つ) 、$ P \lor Q $ P \land Qは、T? F?
含意(ならば), "ならば"という命題の真偽
...難しい
約束と違反の２段階で考える
「pならばq」とは「（pであってかつqでないもの）は存在しない」という約束だと考える
なので、PであってQでないことを禁止してるだけなので、Pでない場合は知らん、知らんなら真とする?
同値: PならQでQならPという命題の真偽
...