误报率

误报率是评估机器学习模型预测阳性结果准确性的关键指标。它指的是模型预测为阳性结果，但实际结果为阴性的情况在所有预测情况中所占的比例。

在开发和评估机器学习模型时，尤其是在误报预测后果严重的场景下，误报率是一个需要重点考虑的因素。例如，在金融系统中使用模型来检测欺诈活动时，误报可能会导致无辜人员被错误地指控欺诈行为。在这种情况下，将误报率降至最低对于避免对无辜人员产生负面影响至关重要 。