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K=1이 나와야 된다는 전제가 잘못 됐다는 글들을 보고 이해가 안돼서 그냥 프로그램을 짜서 돌려봤다.
가설 - 빨간공 파랑공을 3%짜리 구멍이 있는곳을 통과 시킬경우 처럼 분류된 후의 데이터를 가지고
(3% 통과한 공들의 비율)/(97% 통과한 공들의 비율) 과 같이 했음
선거구 300곳 선거구당 10만명 총 3천만명
실제 투표 1번 51%, 2번 48%, 무효표 1%
분류기 정확도 97%
결과 - 선거구별 K값 분포
(꼬릿말의 소스를 matlab 2015a을 실행시키고 바로 수행하면 정확한 수치까지 재현 가능. rand함수의 비밀~)
K=1 근처로 나왔다.
근데 이건 정확도의 정의가 미분류표/ 총표수 이다.
정확도는 각 표를 정확히 분류한 표수/ 총표수이다.
나머지는 2번에 투표했는데 1번에 들어가서 1번에 카운트 된 것도 있고 미분류로 들어간 것도 있다.
어째든 이걸로 좀 더 복잡하게 시뮬 (일이 커졌다 ㅡㅡㅋ)
그래봐야 1근처로 분포했다.
근데 프로그램 짜 놓고 깨닳은 건데 미분류표 3.6%는 지나치게 높다.
분류 정확도가 95%로 설정했을 때 미분류표 수치가 3.5%가 나왔다.
분류 정확도 99.5%면 미분류표가 저렇게 많이 나오는게 이상하다.
스팩을 뻥튀기 했던가
에매한건 일단 미분류로 보내기 때문인데
유독 1번이 애매한게 많더라~ 라는 결론입니다.
추가 : 일단 표본이 랜덤해야 1이 나오는건 맞구요
표본이 유독 한쪽으로 쏠린건 원인 파악을 해봐야 합니다.
PS. 합리적인 지적 환영합니다.
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