假阴性（False Negative, FN）是指在二元分类模型中，实际为正类别的样本被错误地预测为负类别的错误类型，例如在疾病检测系统中，患者实际患病但模型未能识别的情况。这种错误可能导致严重后果，如延误治疗或安全漏洞，因此是模型评估中关键的性能指标之一，与召回率（Recall）紧密相关。
在AI产品开发的实际落地中，假阴性的管理对确保产品可靠性至关重要，尤其是在高风险领域如医疗诊断、欺诈检测或自动驾驶系统。产品经理需通过优化模型阈值、提升数据质量或采用集成学习方法，以平衡假阴性与假阳性之间的权衡，从而增强产品的安全性和用户信任度。
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