False Negative

定义 (Definition)

“False negative” 指“假阴性/假负”，即检测、判断或分类结果显示“没有/否/阴性”，但真实情况其实“有/是/阳性”。常见于医学检测、统计检验、机器学习分类、安检筛查等场景。（相对概念为 false positive 假阳性。）

发音 (Pronunciation)

/ˌfɔːls ˈnɛɡətɪv/

例句 (Examples)

The test result was a false negative, so she didn’t get treatment in time.
检测结果是假阴性，所以她没能及时接受治疗。

Even with a highly accurate model, false negatives can be costly when missing a real threat matters more than raising a false alarm.
即使模型非常准确，当“漏掉真实威胁”的代价高于“误报”时，假阴性也可能造成严重损失。

词源 (Etymology)

False 来自拉丁语 falsus，意为“错误的、虚假的”；negative 来自拉丁语 negativus，与“否定”相关。组合成 false negative，字面即“错误的否定结果”，用于描述“把真实存在的情况错判为不存在”。

相关词 (Related Words)

• False Positive
• True Positive
• True Negative
• Sensitivity
• Specificity
• Type I Error
• Type II Error
• Recall
• Miss

文学与名著用例 (Literary Works)

• Thinking, Fast and Slow（Daniel Kahneman，《思考，快与慢》）：在讨论判断与错误、统计直觉时常涉及“假阳性/假阴性”的权衡。
• The Signal and the Noise（Nate Silver，《信号与噪声》）：谈预测与模型评估时会用到类似“误报/漏报（false positives/false negatives）”的概念框架。
• The Emperor of All Maladies（Siddhartha Mukherjee，《万病之王》）：在医学检测与诊断语境中，相关章节常出现与“假阴性/假阳性”相同的核心概念讨论。