في التعلم الآلي، تحدث أخطاء النوع الأول، والمعروفة أيضًا باسم الإيجابيات الكاذبة (FP)، عندما يتنبأ النموذج بشكل غير صحيح بوجود حالة أو سمة عندما لا يكون موجودًا في الواقع. على سبيل المثال، قد يقوم أحد النماذج بتصنيف رسالة بريد إلكتروني بشكل غير صحيح على أنها بريد عشوائي، في حين أنها في الواقع رسالة مشروعة.

يمكن أن تشكل الأخطاء من النوع الأول مشكلة خطيرة في تطبيقات التعلم الآلي، حيث يمكن أن تكون عواقب الإيجابيات الخاطئة مكلفة أو ضارة. على سبيل المثال، في التشخيص الطبي، قد تؤدي النتائج الإيجابية الخاطئة إلى إجراءات أو علاجات طبية غير ضرورية.

لتقليل مخاطر الأخطاء من النوع الأول في التعلم الآلي، يمكن استخدام العديد من التقنيات. أحد الأساليب هو تعديل عتبة القرار الخاصة بالنموذج لجعل توقعاته أكثر تحفظًا. يمكن تحقيق ذلك من خلال زيادة عتبة التنبؤات الإيجابية، مما سيقلل من عدد النتائج الإيجابية الكاذبة، ولكن على حساب زيادة محتملة في عدد النتائج السلبية الكاذبة.

هناك تقنية أخرى تتمثل في موازنة توزيع الفئات في بيانات التدريب. إذا كانت البيانات تحتوي على توزيع غير متوازن للفئات، حيث تكون إحدى الفئات أكثر شيوعًا من الأخرى، فقد يكون النموذج أكثر قدرة على التنبؤ بالفئة المشتركة، مما يؤدي إلى ارتفاع معدل الإيجابيات الخاطئة للفئة الأقل شيوعًا.

بشكل عام، يعد تقليل معدل الخطأ من النوع الأول في التعلم الآلي تحديًا مستمرًا ولكنه أمر بالغ الأهمية لتطوير نماذج دقيقة وموثوقة.