false positive是什麼意思，false positive的意思翻譯、用法、同義詞、例句
常用詞典
假陽性
例句
Fixed a false positive sync bug.
修正了一個假陽性同步錯誤。
That may or may not have been a false positive.
這也許是年輪法的一個檢測錯誤，也許不是。
What consequences do the false positive and false negative errors entail?
犯假陽性和假陰性的錯誤會造成什麼後果呢？
By avoiding the equals operator JsUnit can avoid many false positive test runs.
通過避免相等操作符，JsUnit能夠避免許多看似正确實則錯誤的測試。
Social prejudice against the infected means that a false positive also causes harm.
由于社會對感染者存有偏見，因此假陽性結果也會造成傷害。
專業解析
False Positive（假陽性）的詳細解釋
1. 核心定義
False Positive（假陽性）是指在測試或檢測系統中，目标狀态實際為“陰性”（不存在、未發生），但檢測結果卻被錯誤地報告為“陽性”（存在、已發生）的情況。它代表了檢測方法的一種錯誤類型，即“誤報”。例如：
- 醫學檢測： 一個人實際沒有患某種疾病，但診斷測試錯誤地顯示他/她患病。
- 統計學假設檢驗： 原假設（H₀）實際為真（無效應），但檢驗結果錯誤地拒絕了原假設（認為有效應）。
- 網絡安全： 一個文件或行為實際是安全的，但防病毒軟件或入侵檢測系統錯誤地将其标記為惡意。
2. 在各領域中的具體含義與應用
- 醫學診斷：
- 假陽性意味着健康人被錯誤地診斷為患病。這可能導緻不必要的焦慮、進一步侵入性檢查（帶來額外風險）、過度治療以及醫療資源浪費。
- 來源參考： 美國疾病控制與預防中心 (CDC) 在其篩查測試指南中詳細讨論了假陽性的概念及其影響。
- 例子： 乳腺癌篩查中，乳腺X光檢查可能将良性腫塊誤判為惡性腫瘤。
- 統計學與假設檢驗：
- 在統計推斷中，假陽性對應的是第一類錯誤（Type I Error）。它發生的概率通常用顯著性水平 α 表示（例如 α = 0.05）。
- 公式表示為：拒絕真實的原假設的概率：$P(text{拒絕 } H_0 | H_0 text{ 為真}) = alpha$
- 來源參考： 美國國家标準與技術研究院 (NIST) 的工程統計學手冊對第一類錯誤（假陽性）有明确定義和解釋。
- 計算機科學與信息技術：
- 垃圾郵件過濾： 将一封正常的電子郵件錯誤地标記為垃圾郵件。
- 入侵檢測系統 (IDS)/安全軟件： 将合法的網絡流量或無害的文件錯誤地識别為攻擊或惡意軟件。
- 機器學習/模式識别： 模型将不屬于某個類别的樣本錯誤地分類為該類别。
- 來源參考： 梅奧診所關于篩查測試的科普頁面也清晰解釋了假陽性的概念及其在醫療決策中的意義。
3. 影響與重要性
假陽性率是評估任何檢測系統（無論是醫學診斷、質量控制還是算法模型）特異性（Specificity） 的關鍵指标。高假陽性率意味着：
- 特異性低： 系統正确識别陰性樣本的能力差。
- 資源浪費： 需要投入額外資源去驗證錯誤的陽性結果。
- 用戶體驗下降： 例如在垃圾郵件過濾中，用戶可能錯過重要郵件。
- 潛在危害： 在醫療領域，可能導緻不必要的治療和心理負擔；在安全領域，可能幹擾正常業務。
理解 false positive 的概念對于正确解讀測試結果、評估檢測方法的可靠性以及做出基于證據的決策至關重要。它提醒我們，任何測試都存在誤差的可能性，陽性結果需要結合其他信息或進一步檢測來确認。
網絡擴展資料
“False positive”是一個常見術語，在不同領域中有相似的核心含義，但具體場景下的解釋略有差異。以下是詳細解釋：
基本定義
- 直譯：字面意為“假陽性”或“誤報”。
- 核心含義：指在測試、檢測或判斷中，錯誤地将不存在的事物判定為存在，或将錯誤的結果誤認為正确。
不同領域中的具體含義
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醫學檢測
- 場景：疾病篩查（如HIV檢測、癌症篩查）。
- 解釋：檢測結果顯示為“陽性”（患病），但實際并未患病。例如，健康人被誤診為癌症患者未搜索到相關網頁。
- 影響：可能導緻不必要的心理壓力或過度治療。
-
統計學與數據分析
- 場景：假設檢驗（如A/B測試）。
- 解釋：錯誤地拒絕“原假設”（即本應接受的結論被誤判為不成立）。統計學中稱為“第一類錯誤”（Type I error）未搜索到相關網頁。
- 公式：顯著性水平（α）即控制此類錯誤的概率，通常設為0.05：
$$
P(text{拒絕}H_0 | H_0text{為真}) = α
$$
-
計算機科學與網絡安全
- 場景：垃圾郵件過濾、病毒掃描。
- 解釋：系統将正常内容誤判為威脅。例如，殺毒軟件錯誤标記合法文件為病毒未搜索到相關網頁。
- 影響：可能導緻用戶信任度下降或功能異常。
-
科學研究
- 場景：實驗數據分析。
- 解釋：研究結果看似顯著，實則為隨機誤差導緻的巧合。需通過重複實驗或調整置信度驗證未搜索到相關網頁。
與“False Negative”的對比
- False Positive（誤報）：不存在卻被判定為存在（過度警惕）。
- False Negative（漏報）：存在卻被判定為不存在（遺漏風險）。
- 舉例：在新冠檢測中，假陽性是健康人被隔離，假陰性是感染者未被發現，後者可能引發更大傳播風險。
“False positive”反映了系統或方法在敏感性與特異性之間的權衡。降低誤報率通常需提高檢測阈值，但也可能增加漏報風險。實際應用中需根據場景（如醫療 vs. 網絡安全）調整策略。如需具體案例分析，可提供更多上下文進一步探讨。
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