
تحديد غير صحيح لمرشح على أنه ينتمي إلى فئة مستهدفة بينما لا ينتمي إليها.الخطأ الإيجابي الكاذب هو خطأ في التصنيف حيث يحدد اختبار أو نموذج مرشحًا بشكل غير صحيح على أنه ينتمي إلى فئة مستهدفة بينما لا ينتمي إليها في الواقع. في الفيزياء والمجالات ذات الصلة، يعتبر هذا المفهوم أساسيًا في كشف الإشارات، وتحليل البيانات، وتصميم التجارب. على سبيل المثال، عند البحث عن اضمحلال جسيم نادر أو إشارة فلكية خافتة، يمكن أن تنشأ الإيجابيات الكاذبة من الضوضاء الخلفية، أو عيوب الكاشف، أو التقلبات الإحصائية التي تحاكي التوقيع المطلوب.
تتضمن الآلية وضع عتبة لما يعتبر كشفًا إيجابيًا. إذا كانت العتبة منخفضة جدًا، فإن العديد من تقلبات الضوضاء ستتجاوزها، مما ينتج إيجابيات كاذبة. إذا كانت مرتفعة جدًا، فقد يتم تفويت الإشارات الحقيقية (سلبيات كاذبة). غالبًا ما يتم قياس التوازن باستخدام معدل الإيجابيات الكاذبة، وهو احتمال الإعلان عن كشف عندما لا يوجد أي كشف. في الممارسة العملية، يستخدم الباحثون طرقًا إحصائية مثل اختبار الفرضيات ومصنفات التعلم الآلي لتقليل الإيجابيات الكاذبة مع الحفاظ على الحساسية.
التحكم في الإيجابيات الكاذبة أمر حاسم في فيزياء الجسيمات (مثل اكتشاف بوزون هيغز)، وعلم الفلك (مثل اكتشاف الكواكب الخارجية)، والتصوير الطبي، حيث يمكن أن يؤدي الإنذار الكاذب إلى إهدار الموارد أو استنتاجات غير صحيحة.
في البحث عن موجات الجاذبية، استخدم فريق LIGO معدل إنذار كاذب أقل من واحد لكل 200,000 سنة للمطالبة بالكشف، مما يضمن أن الحدث الأول لم يكن مصادفة إحصائية.









