Возможно, имелось в виду влияние условной вероятности на метрики точности и полноты (чувствительности) в машинном обучении.

Точность показывает, как часто из всех примеров, которые классификатор считал положительными, они действительно были таковыми. 2 Точность будет выше при более высоком пороге отсечения: модель оставит только объекты, в которых «уверена» больше всего. 4

Полнота (чувствительность) определяет, сколько истинно положительных среди всех меток класса, которые были определены как «положительные». 3 Этой оценке уделяют особое внимание, когда в поставленной задаче высока ошибка нераспознания положительного класса, например, при выставлении диагноза какой-либо смертельной болезни. 3

Таким образом, условная вероятность может влиять на точность, определяя, какие объекты модель оставит для классификации, и, соответственно, на полноту, показывая, сколько истинно положительных меток среди всех определённых как положительные.

При этом в реальной жизни максимальная точность и полнота не достижимы одновременно, и часто приходится искать баланс между этими метриками. 5 Для этого существует, например, F-мера — метрика, которая представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой. 5