第一类错误

在机器学习领域，第一类错误，也称作误报（FP），指的是模型错误地预测出某个特定条件或属性存在，而实际情况并非如此。例如，模型可能会将一封正常邮件误判为垃圾邮件。

第一类错误在机器学习应用中是个相当严重的问题。误报的后果不仅代价高昂，还可能造成危害。以医学诊断为例，一个误报结果可能会引发不必要的医疗检查或治疗。

为降低机器学习中第一类错误的风险，可以采用多种技术。一种可行的方法是调整模型的决策阈值，让其预测更加谨慎。这可以通过提高阳性预测的阈值来实现。虽然这样做可能会减少误报的数量，但也有可能会增加漏报的数量。