误报率（False Positive Rate, FPR）是衡量一个检测系统错误地识别出有问题的项目（假阳性）的能力的一个指标。它通常用于评估分类模型或其他检测系统的性能。

误报率的计算公式如下：

误报率 = 假阳性数 / (真阳性数 + 假阳性数)

在使用这个计算器时，您需要提供两个参数：真阳性数和假阳性数。真阳性数是指模型正确识别出的正例数量，而假阳性数是指模型错误地识别为正例的负例数量。计算器将根据这些输入值计算误报率，并以百分比的形式显示结果。

误报率越低，表示模型的性能越好，因为它错误地识别出正例的情况越少。在实际情况中，根据应用场景的不同，可能需要调整模型的阈值以平衡误报率和其他性能指标，如准确率。