MLのためのA/Bテスト

ピーキング問題

計画された終了前にA/Bテストの結果を繰り返し分析することによって導入されるバイアス。タイプIエラー率のインフレにより、誤った発見（偽陽性）のリスクが増加する。

← 戻る