Le taux de faux positifs est une mesure de la précision avec laquelle un modèle d’apprentissage automatique prédit des résultats positifs. Il s’agit de la proportion de cas où le modèle a prédit un résultat positif mais où le résultat réel était négatif.

Le taux de faux positifs est une mesure importante à prendre en compte lors du développement et de l’évaluation des modèles d’apprentissage automatique, en particulier lorsque les conséquences d’une prédiction faussement positive sont graves. Par exemple, si un modèle est utilisé pour prédire une activité frauduleuse dans un système financier, une fausse prédiction positive pourrait conduire à ce que des personnes innocentes soient accusées à tort de fraude. Dans de tels cas, il est important de minimiser le taux de faux positifs pour éviter des conséquences négatives pour des personnes innocentes.