معدل النتائج الإيجابية الكاذبة هو مقياس لمدى دقة نموذج التعلم الآلي في التنبؤ بالنتائج الإيجابية. إنها نسبة الحالات التي توقع فيها النموذج نتيجة إيجابية ولكن النتيجة الفعلية كانت سلبية.

يعد معدل الإيجابيات الخاطئة مقياسًا مهمًا يجب مراعاته عند تطوير نماذج التعلم الآلي وتقييمها، خاصةً عندما تكون عواقب التنبؤ بالإيجابيات الخاطئة خطيرة. على سبيل المثال، إذا تم استخدام نموذج للتنبؤ بالنشاط الاحتيالي في النظام المالي، فإن التنبؤ الإيجابي الخاطئ قد يؤدي إلى اتهام أفراد أبرياء بالاحتيال عن طريق الخطأ. في مثل هذه الحالات، من المهم تقليل معدل الإيجابيات الكاذبة لتجنب العواقب السلبية للأشخاص الأبرياء.