偽陽性率は、機械学習モデルが肯定的な結果をどの程度正確に予測するかを示す尺度です。これは、モデルが肯定的な結果を予測したが、実際の結果は否定的であった事例の割合です。

誤検知率は、特に誤検知予測の結果が深刻な場合に、機械学習モデルを開発および評価する際に考慮すべき重要な指標です。たとえば、金融システムにおける不正行為を予測するためにモデルを使用した場合、誤検知の予測により、無実の個人が詐欺罪で誤って告発される可能性があります。この場合、無実の人々への悪影響を避けるために、偽陽性率を最小限に抑えることが重要です。