正负样例人工智能是什么（正负样例人工智能是什么）

正负样例人工智能(的正样本和负样本)是一种在机器学习中常用的方法,旨在确定模型是否能够正确地预测某个数据集的分布。
正样本是指那些被预测为正例的数据点,负样本是指那些被预测为负例的数据点。通过对正样本进行训练,模型可以学习到数据的分布规律,从而提高其预测能力。相反,通过对负样本进行训练,模型可以学习到数据的异常情况,从而提高其鲁棒性。
正负样例人工智能广泛应用于模式识别、金融风险管理、医学诊断等领域。例如,在医学诊断中,正负样例人工智能可以用于检测某种疾病的存在或不存在,或者预测某种疾病的预测风险。