ML 二元分类器 - 偶然得到结果的概率
ML Binary Classifier - Probability of getting result by chance
如果我有一个经过训练的二元分类器，偶然做出正确预测的概率是多少？
例如，假设我要进行 5 次预测。偶然得到所有 5 个预测的概率是多少？
是：0.5 * 0.5 * 0.5 * 0.5 * 0.5 = 0.0313 吗？
你是对的，但是，假设 类 是等概率的。
作为一个类似的思想实验，如果你有一个准确率为 99% 的模型（这意味着对于任何随机选择的样本，它将在 99% 的时间内提供正确的标签），它也没有很高的概率有 all 个样本正确。对于 100 个样本，它大约只有 36%，对于 300 个，它不到 5%...对于 1000 个，它是 0.004%。
一般来说，如果每次成功的概率是恒定的，许多事件发生的概率会很快（呈指数级）下降。
如果我有一个经过训练的二元分类器，偶然做出正确预测的概率是多少？
例如，假设我要进行 5 次预测。偶然得到所有 5 个预测的概率是多少？
是：0.5 * 0.5 * 0.5 * 0.5 * 0.5 = 0.0313 吗？
你是对的，但是，假设 类 是等概率的。
作为一个类似的思想实验，如果你有一个准确率为 99% 的模型（这意味着对于任何随机选择的样本，它将在 99% 的时间内提供正确的标签），它也没有很高的概率有 all 个样本正确。对于 100 个样本，它大约只有 36%，对于 300 个，它不到 5%...对于 1000 个，它是 0.004%。
一般来说，如果每次成功的概率是恒定的，许多事件发生的概率会很快（呈指数级）下降。