La calculadora de la tasa de falsos positivos (FPR) ayuda a determinar la probabilidad de que una prueba o predicción etiquete incorrectamente un resultado negativo como positivo. Esto es especialmente importante en campos como la salud, la ciberseguridad y la inteligencia artificial, donde las decisiones dependen de la precisión de los resultados.
En la práctica, un FPR alto puede generar acciones, costos o estrés innecesarios, como falsas alarmas en los sistemas de seguridad o tratamientos innecesarios en diagnósticos médicos. Esta calculadora permite a los usuarios evaluar y minimizar estos riesgos.
Esta herramienta pertenece a la Calculadoras de precisión diagnóstica y análisis de errores estadísticos .
Fórmula de la calculadora de tasa de falsos positivos
Fórmula primaria para FPR:
Tasa de falsos positivos = falsos positivos / (falsos positivos + verdaderos negativos)
Lugar:
- Falsos positivos (FP): Número de casos marcados erróneamente como positivos
- Verdaderos negativos (VN): Número de predicciones negativas correctas
Forma alternativa (usando especificidad):
FPR = 1 − Especificidad
Métricas de apoyo para el contexto:
Tasa de verdaderos positivos (TPR) = Verdaderos positivos / (Verdaderos positivos + Falsos negativos)
Especificidad = Verdaderos negativos / (Verdaderos negativos + Falsos positivos)
Estas fórmulas relacionadas le ayudarán a comprender el alcance completo de la precisión de la predicción.
Tabla de referencia: Escenarios estimados de FPR
| Falsos positivos (FP) | Verdaderos negativos (TN) | FPR (Decimal) | FPR (%) |
|---|---|---|---|
| 5 | 95 | 0.050 | 5% |
| 10 | 90 | 0.100 | 10% |
| 20 | 80 | 0.200 | 20% |
| 15 | 135 | 0.100 | 10% |
| 50 | 950 | 0.050 | 5% |
Esta tabla ofrece una descripción general rápida de la frecuencia con la que pueden producirse falsos positivos en relación con el número total de casos negativos reales.
Ejemplo de calculadora de tasa de falsos positivos
Imaginemos que se aplica una prueba de detección de cáncer a 1,000 pacientes. De estos:
- 50 personas no tienen cáncer pero dan positivo (falsos positivos)
- 950 personas se muestran correctamente como libres de cáncer (verdaderos negativos)
Ahora aplica la fórmula:
FPR = 50 / (50 + 950) = 50 / 1000 = 0.05 o 5%
Esto significa que por cada 100 personas que no tienen cáncer, 5 podrían obtener un resultado positivo por error.
Preguntas frecuentes más comunes
Porque nos indica la frecuencia con la que se diagnostica erróneamente a personas sanas, lo que genera ansiedad o tratamiento innecesarios. Reducir el FPR mejora la fiabilidad de la prueba.
No. La FPR se centra en los resultados negativos que se clasifican erróneamente como positivos. La Tasa de Descubrimientos Falsos (FDR) analiza cuántos resultados positivos son realmente incorrectos.
Puede mejorar la calidad de los datos de entrenamiento, aplicar una mejor selección de características o ajustar los umbrales de clasificación para reducir el FPR en los modelos predictivos.