False positive

False positive je prípad, keď model nesprávne označí skutočne negatívny jav ako pozitívny a vyvolá planý poplach alebo zbytočný zásah.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi musí zodpovedať reálnemu cieľu, cene jednotlivých chýb a rozdielom medzi relevantnými skupinami.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je optimalizácia nesprávneho ukazovateľa, zakrytie rozdielov medzi skupinami a interpretácia bez kontextu. Metriku treba prepojiť s reálnym cieľom a cenou jednotlivých chýb.

False positive sa od pojmov False negative, F1 score, Expected calibration error odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.