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Aus Kefk.

Das Ergebnis eines statistischen Tests ist richtig positiv, wenn korrekt angezeigt wird, das das gesuchte Ergebnis gefunden ist. Da jeder Algorithmus, der etwas nachweisen soll, eine Tendenz hat, Fehlalarme zu produzieren, wird die grundsätzlich nicht in allen Fällen zutreffen. Es treten Fehler 1. und 2. Art auf.

Beispiel

Eine Krankheit hat den Grundanteil 100 von 10000, das heißt im Schnitt sind 100 von 10000 Personen erkrankt. Ein medizinischer Test soll das Vorhandensein der Krankheit feststellen (positives Testergebnis), kommt aber in einem Prozent der Fälle zum falschen Schluss. Diese Situation kann mittels des folgenden Entscheidungsbaums dargestellt werden:

         10000
           ^
         /   \
        /     \
krank 100     9900 gesund
      ^         ^
     / \       / \
    /   \     /   \
   99    1   99    9801
   +      -   +    -

Der richtig positive Test ist hier rot hervorgehoben. Es bedeutet, dass durch die Fehlerrate von 1% 99 der 100 kranken Testpersonen tatsächlich als krank erkannt werden.

Siehe auch

Beurteilung eines Klassifikators