在机器学习中，当模型错误地预测某个条件或属性的存在（而实际上并不存在）时，就会发生第 1 类错误，也称为误报 (FP) 。例如，模型可能会错误地将电子邮件分类为垃圾邮件，而实际上它是合法邮件。

第 1 类错误可能是机器学习应用中的一个严重问题，其中误报的后​​果可能代价高昂或有害。例如，在医学诊断中，假阳性结果可能导致不必要的医疗程序或治疗。

为了降低机器学习中出现第 1 类错误的风险，可以采用多种技术。一种方法是调整模型的决策阈值，使其预测更加保守。这可以通过增加阳性预测的阈值来实现，这会减少误报的数量，但代价可能是增加误报的数量。

另一种技术是平衡训练数据中的类别分布。如果数据包含不平衡的类别分布，其中一个类别比另一类别普遍得多，则模型可能更倾向于预测普遍类别，从而导致不太普遍类别的误报率较高。

总体而言，降低机器学习中的 1 类错误率是一项持续的挑战，但对于开发准确可靠的模型至关重要。