Базисный уровень

Аналогичная проблема возникает, когда составляет только 10% (рис, 12.1, Г). В этом случае доля «пропусков дели» составляет только 2,7%, а доля «ложных тревог» теперь равна 69%. Фактически, две трети предсказанных рецидивистов не совершат новых преступлении. К тому же, хотя общая точность прогноза по-прежнему составляег 80%, она снова меньше получаемой путем огульного предсказания на основе базисного уровня, что все в выборке являются перецнднвнетами Эти проблемы возникают всякий раз, когда базисный уровень критерия низок, как это обычно имеет место в случае повторного совершения на­сильственных преступлений. Как показывает Кертис (Curtis, 1971), для «победы» над низким базисным уровнем требуются предикторы, чья связь с критерием сильнее, чем это обычно бывает при клиническом или актуарном предсказании. Следовательно, эффективность может зависеть от предсказания по подгруппам, базисный уровень критерия в которых близок к 50%. Еще одно ограничение на предсказуемостную эффективность накладывает ко­эффициент отбора (selectionratio), который представляет собой процентное от­ношение отобранных как положительных (т. е. демонстрирующих критерии) по заданному предиктору. Оптимальная эффективность требует, чтобы коэффици­ент отбора был равен базисному уровню, однако коэффициент отбора может быть изменен в целях изменения доли «ложных тревог  или «пропусков цели*. Напри­мер, если предиктор является непрерывным показателем, точка отссчсния может быть поднята, чтобы давать меньше положительных предсказаний. Однако, хотя это уменьшит количество «ложных тревог», это также уменьшит долю правиль­ных положительных решений.

Добавить комментарий