Le tecniche utilizzate per ridurre i falsi positivi nei modelli di machine learning includono la pre-elaborazione dei dati, la selezione delle funzionalità, la progettazione delle funzionalità e le metriche di valutazione adeguate. La pre-elaborazione dei dati può essere utilizzata per rimuovere i valori anomali che possono portare a una classificazione errata. La selezione delle funzioni può essere utilizzata per determinare quali funzioni sono più significative per la previsione e per rimuovere le funzioni che hanno una bassa correlazione con l'obiettivo. L'ingegnerizzazione delle funzionalità comporta la trasformazione delle funzionalità esistenti per acquisire meglio i modelli nei dati. Infine, per misurare le prestazioni del modello dovrebbero essere utilizzate adeguate metriche di valutazione, come precisione e richiamo.
Quali tecniche vengono utilizzate per ridurre i falsi positivi nei modelli di machine learning?