1) False-positive rate(FPR)False positive(거짓 양성) = 사실은 정상인데, 모델이 “이상(anomaly)이다!”라고 잘못 잡는 것.False-positive rate(FPR) = 정상 중에서 그런 오탐이 얼마나 자주 나는지 비율.정상 데이터 개수 = TN(정상이라 맞춘 것) + FP(정상인데 이상이라 틀린 것)FPR = FP / (FP + TN)예시:정상 이미지 1000장 중 30장을 “이상”이라고 잘못 탐지 → FP=30, TN=970FPR = 30 / 1000 = 3%직관: “알람이 얼마나 자주 헛발질하냐”FPR이 높으면 현장에서 쓸 때 경보가 너무 많이 울려서 시스템이 쓸모없어지기 쉬움.2) Anomaly Detection (이상 탐지)목표대부분이 정상인 상황에서,..