Die Falsch-Positiv-Rate ist ein Maß dafür, wie genau ein maschinelles Lernmodell positive Ergebnisse vorhersagt. Dies ist der Anteil der Fälle, in denen das Modell ein positives Ergebnis vorhergesagt hat, das tatsächliche Ergebnis jedoch negativ war.

Die Falsch-Positiv-Rate ist ein wichtiger Messwert, der bei der Entwicklung und Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen berücksichtigt werden muss, insbesondere wenn die Folgen einer Falsch-Positiv-Vorhersage schwerwiegend sind. Wenn beispielsweise ein Modell zur Vorhersage betrügerischer Aktivitäten in einem Finanzsystem verwendet wird, könnte eine falsch positive Vorhersage dazu führen, dass unschuldige Personen fälschlicherweise des Betrugs beschuldigt werden. In solchen Fällen ist es wichtig, die Falsch-Positiv-Rate zu minimieren, um negative Folgen für unschuldige Menschen zu vermeiden.