概念FDR / False Discovery Rate
假发现率
在多重假设检验中，被选出的变量中实际为噪声（假阳性）的平均比例，是频率派统计中控制错误发现的重要指标。
时间轴 (近 90 天)
10月16日
SelectPFN 的研究证明了一个负面结果：平均情况下的训练并不能自动转化为固定真值下的频率派保证，因此模型在任意给定数据集上的假发现率控制需要额外机制。
待验证50%
在多重假设检验中，被选出的变量中实际为噪声（假阳性）的平均比例，是频率派统计中控制错误发现的重要指标。
SelectPFN 的研究证明了一个负面结果：平均情况下的训练并不能自动转化为固定真值下的频率派保证，因此模型在任意给定数据集上的假发现率控制需要额外机制。