Caesar AI Atlas

False Negative Rate (Доля ложноотрицательных результатов)

Caesar AI Atlas Definition

False negative rate — это доля фактических положительных примеров, которые модель ошибочно предсказывает как отрицательные. Она измеряет, как часто система пропускает positives, и особенно важна в high-stakes detection tasks.

Other Definitions

False Negative Rate (Доля ложноотрицательных результатов) Source

The proportion of actual positive examples for which the model mistakenly predicted the negative class. The following formula calculates the false negative rate: See Thresholds and the confusion matrix in Machine Learning Crash Course for more information.

Concept Comparisons

MetricsEvaluation

False Positive Rate vs False Negative Rate

A side-by-side comparison of False Positive Rate and False Negative Rate. It explains how wrongly flagging actual negatives differs from missing actual positives in classification evaluation.

Related Terms

False Negative (Ложноотрицательный результат)False Positive Rate (Доля ложноположительных результатов)Отрицательный классTrue Positive Rate (Доля истинно положительных результатов)True Negative (Истинно отрицательный результат)Negative Sampling (отрицательная выборка)