在数据分析和统计学中，False Negative 是一个常见的概念，尤其在机器学习和医学诊断领域。简单来说，False Negative 指的是在测试或预测中，实际存在某种情况，但被错误地判定为不存在的情况。例如，在医学检测中，如果一个人确实患有某种疾病，但测试结果却显示他没有患病，这就是一个 False Negative。

相关概念：

- True Positive (真阳性): 实际存在某种情况，并且也被正确地判定为存在。

- True Negative (真阴性): 实际不存在某种情况，并且也被正确地判定为不存在。

- False Positive (假阳性): 实际不存在某种情况，但被错误地判定为存在。

理解这些概念对于评估模型的准确性和可靠性至关重要。例如，如果一个疾病的检测方法有较高的 False Negative 率，那么可能会导致许多患者未能得到及时治疗，从而影响健康状况。因此，优化模型以减少 False Negative 的发生是非常重要的。

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