Tasa de falsos positivos

En el contexto de la inteligencia artificial y machine learning, se refiere a la proporción de instancias clasificadas incorrectamente como positivas en relación con el total de instancias negativas reales.

Es una métrica clave para evaluar el desempeño de un modelo en problemas de clasificación, especialmente aquellos donde los errores tienen un alto costo, como en la detección de fraudes, diagnósticos médicos o sistemas de seguridad.

Un valor alto indica que el modelo está marcando demasiados eventos negativos como positivos, lo cual puede resultar en alarmas innecesarias o decisiones incorrectas.

Se calcula dividiendo el número de falsos positivos entre la suma de falsos positivos y verdaderos negativos.

Reducir este valor en muchos casos implica realizar un balance adecuado con otros indicadores, como la tasa de falsos negativos, para optimizar los resultados según las necesidades del sistema.