待验证50% 置信事实精确时间
错误发现率（FDR）是多重假设检验中控制错误拒绝比例的一个统计指标，定义为被拒绝的原假设中实际为真的比例的期望值。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/19
首次发现
来源
Conformal Policy Selection：用FDR控制为AI决策部署加装安全阀
rss2026/10/16
涉及实体
相关事实
待验证错误发现率（FDR）由Benjamini和Hochberg于1995年提出，定义为所有被判定为显著的发现中错误发现所占比例的期望值。76% 相似待验证假正率（FPR）的分母使用全部负类样本，因此当负类数量巨大时，看似较小的FPR仍会产生大量误报（例如FPR=0.05在9900个负类上对应495次误报）。71% 相似待验证假阳性率的计算公式为FPR = FP / (FP + TN)，是衡量分类器质量的核心指标之一70% 相似待验证在推荐场景中，模型通常用均方根误差RMSE衡量预测评分与真实评分之间的误差69% 相似待验证当假设预测误差服从均值为零、方差固定的高斯分布时，对似然函数取负对数并展开，其主要项恰好就是均方误差的形式67% 相似
引用此条事实
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