Índice de falsos positivos (FPR)

El índice de falsos positivos ofrece la proporción de predicciones incorrectas en clase positiva.

Índice de falsos positivos (FPR)

• Descripción: Proporción de predicciones incorrectas en clase positiva
• Umbrales predeterminados: Límite inferior = 80%
• Recomendación predeterminada:
  • Tendencia al alza: Una tendencia al alza indica que la métrica se está deteriorando. Los datos de opinión son ligeramente diferentes a los datos de entrenamiento.
  • Tendencia a la baja: Una tendencia a la baja indica que la métrica está mejorando. Esto significa que el reentrenamiento del modelo es efectivo.
  • Variación errática o irregular: Una variación errática o irregular indica que los datos de opinión no son coherentes entre evaluaciones. Incremente el tamaño mínimo de la muestra para el supervisor de calidad.
• Tipo de problema: Clasificación binaria
• Valores de gráfico: Último valor en el margen de tiempo
• Detalles de métricas disponibles: Matriz de confusión

Cómo calcularlo

El índice de falsos positivos se calcula como el número total de falsos positivos dividido por el número de falsos positivos y el número de negativos verdaderos.

                        number of false positives
False positive rate =  ______________________________________________________

                       (number of false positives + number of true negatives)