False Positive (fałszywie pozytywny wynik) to błąd, w którym system lub test wskazuje na obecność określonego zjawiska lub cechy, mimo że w rzeczywistości go nie ma. W medycynie oznacza to, że test diagnostyczny sugeruje chorobę u pacjenta, który jest zdrowy. W kontekście systemów informatycznych false positive mogą oznaczać błędne alarmy w systemach bezpieczeństwa, co skutkuje niepotrzebnym reagowaniem na zdarzenia, które nie stanowią realnego zagrożenia.
W praktyce false positive mogą prowadzić do marnotrawstwa zasobów, niepotrzebnych interwencji oraz zwiększenia stresu u użytkowników. Na przykład w systemach antywirusowych zbyt wysoka liczba fałszywie pozytywnych wyników może obniżyć zaufanie do narzędzia i skutkować ignorowaniem realnych zagrożeń. W obszarach medycznych takie wyniki mogą prowadzić do niepotrzebnych badań i leczenia, co dodatkowo obciąża system opieki zdrowotnej.
Zarządzanie false positive jest kluczowe dla utrzymania efektywności systemów detekcyjnych i diagnostycznych. Wymaga ciągłego udoskonalania algorytmów, testów oraz procedur walidacyjnych, aby minimalizować ryzyko błędnych alarmów. Odpowiednia kalibracja testów i stosowanie zaawansowanych metod analizy danych pomagają osiągnąć optymalny balans między wykrywaniem zagrożeń a minimalizacją fałszywych wyników.
👉 Zobacz definicję w języku angielskim: False positive: Incorrectly flagged outcomes in testing