待验证50% 置信事实精确时间

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

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/7

首次发现

来源

Claude Code误判申诉指南：三大反馈渠道优化AI分类器

twitterclaudeai2026/7/1

相关事实

待验证评估基准测试质量的关键指标是假阳性率和假阴性率，理想基准应将两者控制在较低水平66% 相似待验证CGM精度用MARD（平均绝对相对差）衡量，数值越低越准，主流产品MARD约在9%-11%，低于10%属较优水平64% 相似已验证精度(Accuracy)的计算公式为(TP+TN)/(P+N)，即模型预测正确的样本数占总样本数的比例61% 相似待验证金融风控中可以使用F2分数(β=2)来更强调查全率，垃圾邮件过滤中可以使用F0.5分数(β=0.5)来更强调查准率60% 相似待验证经过良好校准的FP8推理，模型输出质量损失通常可控制在1%以内59% 相似

引用此条事实

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/191598

MCP

get_claim(id=191598)