False positive rate意思

在統計學和數據分析中，特別是涉及到分類模型或測試的評估時，「false positive rate」是一個重要的概念。它也被稱為「第一類錯誤」或「 Type I error」。

False positive rate是指在實際的陰性樣本中，被模型或測試錯誤地預測為陽性的比例。這裡的「陽性」通常指的是某種感興趣的事件或狀態，而「陰性」則是指非該事件或狀態。

舉個例子，假設有一個診斷測試是用來檢測病人是否患有某種疾病。如果一個沒有該疾病的病人接受測試，測試結果卻顯示陽性（即診斷為有病），這就是一個false positive。False positive rate就是指在沒有該疾病的總人群中，被錯誤地診斷為有病的比例。

在評估分類模型的性能時，false positive rate是一個需要考慮的關鍵指標，特別是在公共衛生、醫學診斷等領域，因為錯誤的陽性結果可能會導致不必要的恐慌、額外的檢測或治療，以及額外的經濟負擔。