False Negative 及相关概念解释 📊🔍
发布时间：2025-02-27 03:00:28来源：
在数据分析和统计学中，False Negative 是一个常见的概念，尤其在机器学习和医学诊断领域。简单来说，False Negative 指的是在测试或预测中，实际存在某种情况，但被错误地判定为不存在的情况。例如，在医学检测中，如果一个人确实患有某种疾病，但测试结果却显示他没有患病，这就是一个 False Negative。
相关概念：
- True Positive (真阳性): 实际存在某种情况，并且也被正确地判定为存在。
- True Negative (真阴性): 实际不存在某种情况，并且也被正确地判定为不存在。
- False Positive (假阳性): 实际不存在某种情况，但被错误地判定为存在。
理解这些概念对于评估模型的准确性和可靠性至关重要。例如，如果一个疾病的检测方法有较高的 False Negative 率，那么可能会导致许多患者未能得到及时治疗，从而影响健康状况。因此，优化模型以减少 False Negative 的发生是非常重要的。
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
