Tüm makalelere göz at (65)
Pangram Nasıl Çalışır?

Yanlış Pozitif / Yanlış Negatif Nedir? + Keskinlik / Doğruluk

Yanlış pozitifler, yanlış negatifler, kesinlik ve doğruluğun yapay zeka tespiti açısından ne anlama geldiği.

Son gözden geçirme tarihi: 24 Temmuz 2026

Bu terimler, bir yapay zeka dedektörünün nasıl doğru ya da yanlış sonuç verebileceğini açıklamaktadır. Herhangi bir Pangram sonucunu yorumlamak için faydalıdırlar.

Terimler

  • Yanlış pozitif (FP) — insan tarafından yazılmış metnin yanlışlıkla yapay zeka tarafından yazılmış olarak işaretlenmesi.
  • Yanlış negatif (FN) — Algılayıcının gözden kaçırdığı, yapay zeka tarafından yazılmış metin.
  • Hassasiyet — AI olarak işaretlenen her şeyin ne kadarı gerçekten AI’ydı. Yüksek hassasiyet, yanlış pozitiflerin az olması anlamına gelir.
  • Doğruluk — Dedektörün, hem yapay zeka hem de insan tarafından yazılmış metinler genelinde ne sıklıkla doğru sonuç verdiğini gösterir.

Hassasiyet = TP / (TP + FP)

Doğruluk = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Yanlış Pozitif Oranı (FPR) = FP / (FP + TN)

Yanlış Negatif Oranı (FNR) = FN / (FN + TP)

Pangram’ın kendi rakamları için bkz. “Pangram ne kadar kesin / doğrudur?”

    Yanlış Pozitif / Yanlış Negatif Nedir? + Keskinlik / Doğruluk | Pangram Labs | Pangram