error rate是什么意思，error rate的意思翻译、用法、同义词、例句

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专业解析

在通信系统与数据分析领域，"error rate"（错误率）是指系统执行任务时产生错误结果的概率或频率。该指标广泛应用于信号传输、质量控制、机器学习等场景，其数学表达式为：

$$ text{Error Rate} = frac{text{错误发生次数}}{text{总操作次数}} times 100% $$

根据国际电信联盟（ITU）的术语标准，误码率（BER）特指数字通信中错误比特数与传输总比特数的比值，例如光纤通信系统要求BER低于$10^{-12}$。美国国家标准与技术研究院（NIST）在质量控制手册中指出，工业检测设备的错误率通常需控制在0.1%以下。

在机器学习领域，《Pattern Recognition and Machine Learning》定义分类错误率为错误预测样本占测试集总数的比例，这是评估模型性能的核心指标。例如当错误率计算为5%时，表示每100个预测中有5个错误判断。

英国皇家工程院发布的《数据伦理框架》强调，医疗诊断AI系统的错误率必须通过严格的临床验证，相关测试需包含不同人口统计学特征的数据样本以保障公平性。

网络扩展资料

"Error rate"（错误率）是一个广泛应用于多个领域的术语，指在特定过程、系统或实验中错误发生的频率或比例。以下是其详细解释：

1. 基本定义

• 核心含义：错误率指错误数量与总操作、样本或数据量的比率，通常以百分比或小数形式表示。
  • 公式为：$$text{Error Rate} = frac{text{错误数量}}{text{总样本数量}} times 100%$$

2. 不同领域的应用

（1）计算机与信息技术

• 数据传输/存储：指数据在传输或存储过程中发生损坏或丢失的比例。例如，硬盘读取错误率、网络传输误码率。
• 软件测试：测试用例中失败的比例，反映软件质量。

（2）统计学与科学研究

• 假设检验：分为两类：
  • 第一类错误率（Type I Error Rate）：错误拒绝“真”原假设的概率（如误诊健康人为患者）。
  • 第二类错误率（Type II Error Rate）：错误接受“假”原假设的概率（如漏诊患者为健康人）。
• 实验误差：测量或实验结果中不可控偏差的比例。

（3）制造业与工程

• 生产缺陷率：生产线中不合格产品的比例，用于质量控制。

（4）机器学习与人工智能

• 模型评估：模型预测错误的比例，与准确率（Accuracy）互为补数（Error Rate = 1 - Accuracy）。

3. 相关术语

• Accuracy（准确率）：正确结果的比例，与错误率互补。
• Precision（精确率）：预测为正类中实际为正类的比例（关注减少误报）。
• Recall（召回率）：实际为正类中被正确预测的比例（关注减少漏报）。

4. 实际应用示例

• 若测试100个数据点，其中5个预测错误，则错误率为 $$5%$$。
• 在医学检测中，若某试剂盒的假阳性率为2%，则错误率（第一类错误）为2%。

如果需要更具体的场景解释（如编程、学术研究等），可补充说明上下文以进一步探讨。

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