В чём разница между false positive и false negative в матрице ошибок?

Разница между false positive (FP) и false negative (FN) в матрице ошибок заключается в том, как модель ошибочно предсказывает класс объекта: sky.pro www.geeksforgeeks.org

• False Positive (FP) — модель предсказывает положительный класс для объекта, который на самом деле отрицательный. www.geeksforgeeks.org Это ошибка I рода. neerc.ifmo.ru Пример: модель определяет легитимное письмо как спам. www.geeksforgeeks.org
• False Negative (FN) — модель предсказывает отрицательный класс для объекта, который на самом деле положительный. www.geeksforgeeks.org Это ошибка II рода. neerc.ifmo.ru Пример: тест показывает, что у человека нет заболевания, хотя на самом деле оно есть. www.geeksforgeeks.org

Оба типа ошибок существенно влияют на работу модели, особенно в таких областях, как обнаружение мошенничества, медицинская диагностика и фильтрация спама. www.geeksforgeeks.org