Falsch positiv
Wenn ein KI-Modell fälschlicherweise eine positive Klasse für eine Instanz vorhersagt, die tatsächlich negativ ist (Fehler Typ I).
Definition
Ein Szenario, in dem das Modell gutartige Fälle als bösartig kennzeichnet. Dies ist häufig bei Sicherheitsvorkehrungen, Betrug oder medizinischen Vorsorgeuntersuchungen der Fall. Hohe Falsch-Positiv-Raten können menschliche Gutachter überfordern, das Vertrauen untergraben und unnötige Kosten verursachen. Die Unternehmensführung erfordert die Überwachung der Präzision, die Festlegung akzeptabler Schwellenwerte und die Implementierung von Triggern zur manuellen Überprüfung, um Warnmeldungen effektiv zu bündeln oder zu priorisieren.
Real-World Example
Eine KI zur Erkennung von Kreditkartenbetrug hat eine Falsch-Positiv-Rate von 10%, was bedeutet, dass jede zehnte legitime Transaktion blockiert ist. Die Bank richtet ein Team ein, das schnell reagiert, um Fehlalarme innerhalb von 5 Minuten zu überprüfen, passt die Schwellenwerte der Modelle an, um Fehlalarme während der Haupteinkaufszeiten zu reduzieren, und teilt den Kunden Regeln zur Vorautorisierung mit, um Unannehmlichkeiten zu minimieren.
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