Descripción: La tasa de falsos positivos es una métrica estadística que se refiere a la proporción de resultados incorrectos en un conjunto de datos, específicamente aquellos que han sido clasificados erróneamente como positivos cuando en realidad son negativos. En el contexto de la evaluación de modelos de aprendizaje automático, esta tasa es crucial para evaluar la efectividad de un modelo. Un falso positivo ocurre cuando un modelo predice incorrectamente la presencia de una característica o evento, lo que puede llevar a decisiones erróneas en aplicaciones prácticas. La tasa de falsos positivos se calcula dividiendo el número de falsos positivos entre la suma de falsos positivos y verdaderos negativos, lo que proporciona una medida de la precisión del modelo en la identificación de casos negativos. Esta métrica es especialmente relevante en situaciones donde los costos de un falso positivo son altos, como en diagnósticos médicos o detección de fraudes. Por lo tanto, una tasa de falsos positivos baja es deseable, ya que indica que el modelo es capaz de discriminar efectivamente entre las clases positivas y negativas, lo que se traduce en una mayor confianza en las predicciones realizadas por el modelo.
