※ 引述《ashrum (玄凤阿修拉姆)》之铭言：
: ※ 引述《diplomaMill (人在学店)》之铭言
: 30%-40%的准确率是一个叙述陷阱
: 究竟是精确度accuracy 信度reliable 效度validity
: 还是正确度trueness
: 首先要问实验是怎么设计的
: 测验母数是什么，还有怎么对正确答案的
: 和30-40%比较的那个100%是什么
: 简单说就是靶是什么
: 是判读
: 已知的共谍？已知的非共谍？
: 能不能推导至
: 未知的共谍？未知的非共谍？
: 事后的验证是什么？
: 一般常识上，
: 爬虫程式可以爬取天气预报资料，
: 不能预测天气
:
他原文是说有30-40%的机率能够辨别出来
其实比较像是真阳性率
先抛开他怎么得到这个数字的 (比如怎么确认他用来实验的帐号是不是他定义的"YT共匪")
如果30-40%真的是真阳性率
那其实就很有趣了
真阳性率通常要跟伪阴性率一起看
如果伪阴性率也是接近的数字
那这个模型真的是毫无意义
比如说200个样本 里面有100个是真正的YT共匪
他能够辨识出40个YT共匪 但同时也会把40个属于补集的帐号辨识成共匪
那其实就是随机抽样 (掷骰子)
而且我们也都知道这个程式有问题 也有很多人反映
那他伪阴性率到底是多少 可以公布一下吗