FPR 常指 false positive rate(假阳性率):在所有真实为“阴性/负类”的样本中,被模型或检测错误判为阳性/正类的比例。常用于医学检测、信息检索与机器学习评估(如 ROC 曲线)。
/ˌɛf piː ˈɑːr/
The test has a low FPR, so few healthy people are labeled sick.
该检测的假阳性率很低,因此很少把健康的人误判为患病。
When we changed the threshold, the FPR increased even though the overall accuracy looked similar.
当我们调整阈值后,尽管总体准确率看起来差不多,假阳性率却上升了。
FPR 是由短语 False Positive Rate 的首字母缩写构成:false(错误的)+ positive(阳性/正类)+ rate(比率)。在统计学与分类问题中用于描述“把负类误报为正类”的倾向。