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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-TVTE-001
category: Unified
confidence_score: 0.98
tags: [auto-reinforced, [[Statistics|Statistics]], error-types, [[Hypothesis-Testing|Hypothesis-Testing]], decision-making]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Type 1 vs Type 2 Errors|Type 1 vs Type 2 Errors]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "판단의 트레이드오프: 죄 없는 사람을 가두느냐(Type 1), 아니면 범인을 풀어주느냐(Type 2)의 딜레마 속에서, 우리는 어떤 리스크를 더 감수할 것인가를 결정하는 통계적 생존 전략."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
1종 오류와 2종 오류(Type 1 vs Type 2 Errors)는 통계적 가설 검정과 이진 분류에서 발생하는 두 가지 핵심적인 오류 유형입니다.

1.  **Type 1 Error (False Positive - 양성 오진)**:
    *   **정의**: 실제로 참이 아닌데 참이라고 판단 (또는 귀무가설이 맞는데 기각).
    *   **비유**: 병이 없는데 있다고 진단 ('양치기 소년'의 거짓말).
2.  **Type 2 Error (False Negative - 음성 오진)**:
    *   **정의**: 실제로 참인데 거짓이라고 판단 (또는 귀무가설이 틀렸는데 채택).
    *   **비유**: 병이 있는데 없다고 진단 (암을 놓치는 의사).
3.  **트레이드오프 관계**:
    *   한쪽 오류를 줄이려 하면 다른 쪽 오류가 늘어남. (예: 보안 수준을 높이면 범인을 더 잘 잡지만, 무고한 사용자의 접속도 더 많이 차단됨)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 엄격한 P-value(0.05) 기준을 통한 1종 오류 억제 정책이 지배적이었으나, 현대의 고위험 AI 정책(자율주행, 암 진단)은 치명적 결과를 낳는 2종 오류(사고 발생 시 미인지)를 억제하는 'Recall 우선 정책'으로 가중치를 이동함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 금융 보안 및 이상 거래 탐지 정책에서, 1종 오류(정상 거래 차단)에 의한 사용자 불만을 감수하더라도 2종 오류(금융 사고 방치)를 막기 위한 공격적 탐지 정책과 '동적 임계값(Threshold)' 기술이 표준으로 자리 잡음.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Sensitivity-Analysis|Sensitivity-Analysis]], [[Risk Management|Risk Management]], [[Decision Theory|Decision Theory]], [[Statistics & Data Analysis|Statistics & Data Analysis]], [[Signal in Noise|Signal in Noise]]
- **Modern Tech/Tools**: Confusion Matrix, F1-Score, Precision-Recall Curve.
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