他紧接着说,“看到用这种方法对恶意软件进行准确无误的分类将是一件有趣的事情。”
输出的总量可能有些吓人,特别是在PMD生成大量误报(falsepositive)的时候。
该方法具有重复性高、假阳性低、快速经济和PCR产物分布范围广等特点。
这样就导致大量的问题很难被适当地分选,并且假阳性也逐渐增长。
运行反垃圾邮件筛选器时,筛选器始终有机会检测出误报。
氡气预测系统有太多虚假的确实性,这导致它已经没有用处了。
它们是有用的工具,可以找出真正的问题,而FindBugs是在消除误检方面做得最好的工具。
通过用这种技术衡量姓名之间的相似程度,可以减少虚假数据。
注意:你能够调整误差计算,以给假阳性比假阴性更多的惩罚(宁缺勿滥的策略)。
受到喜爱的基因中也可能有很多假阳性。
为了保证我们的误报在一个较低的水平,我们十分希望其他的有兴趣的用户支持我们的这次测试。
为了减少误报(文本被错误标识为URI)次数,已假定了一个具体的URI格式。
这个审查员还有比其他人更多的“误确认”,从而影响了其结果的效力。
更为通常的情况是,它们放弃了后者,导致大量的假阳性,从而使这个工具实际上不可使用。
有些修改是假阳性,但是11处修改肯定不应当只报告1处。
在评估技术中,正如我所说,我认为“误承认”这种情况最差,而“误否认”这种情况只是稍微有点差。
没错,有些时候必须借助于反复试验才能找到伪错误和有用的结果之间的平衡点。
为了降低误报率,只要排除误报的因素就可以。
如果有些测试特别慢,试试去掉它们,即便这会增加假阳性的数量。
你一定不希望一个扫描器误报给你一大堆错误漏洞,然后让你一个一个的去检查。
错误肯定发生在合法流量有着这些特征时。
否则编译器可能会误报,对没有任何行为更改的代码生成此警告。
出现伪问题时,开发人员要学会忽略工具的输出或者放弃它。
此方法有效去除血管和气管等假阳,大大提高检测效率。
如果一款扫描器报告大量的错误信息,很有可能问题出在配置上。
因此尽管可能出现假阳性信号,但是脑电图和肌电图的组合可以将假阳性的几率大幅降低。