المعايرة وتكاليف القرار

import numpy as np
p = np.array([0.1, 0.2, 0.7, 0.8])
y = np.array([0, 1, 1, 1])
for mask in [p < 0.5, p >= 0.5]:
    print(f"n={int(mask.sum())} mean_p={p[mask].mean():.2f} observed={y[mask].mean():.2f}")

n=2 mean_p=0.15 observed=0.50
n=2 mean_p=0.75 observed=1.00

يحسب الجدول أربع حالات ولا تثبت حالتان بالسلة معايرة المجتمع.

import numpy as np
p = np.array([0.1, 0.3, 0.6, 0.9])
cost_fp, cost_fn = 1.0, 4.0
positive_cost = (1.0 - p) * cost_fp
negative_cost = p * cost_fn
choice = positive_cost <= negative_cost
print(f"fixture threshold={cost_fp / (cost_fp + cost_fn):.2f}")
print(choice.astype(int).tolist())

fixture threshold=0.20
[0, 1, 1, 1]

تتبع القاعدة معايرة وافتراض الكلفة المبسط، ويختار التعادل الموجب هنا.