terminology:
True positive (TP);
False positive (FP): originally negative;
True negative (TN);
False negative (FN): originally positive;

True positive rate (TPR, Sensitivity): TP / (TP + FN);
True negative rate (TNR, Specificity): TN / (TN + FP) = 1 - FPR;
False positive rate (FPR): FP / (FP + TN) = FP / N;
Accuracy (classifier) : (TP + TN) / (P + N).

Type 1 error: incorrectly reject the true value, increase as alpha increases;
Type 2 error: incorrectly accept the false value, increase as alpha decreases.

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