这个问题涉及到一个检测系统的准确性以及误报和漏报的情况。通常来说，一个检测系统的准确性取决于其设计和算法的质量，并且可以通过准确率、召回率等指标来评估。
准确率是指系统正确判断为正样本和负样本的比例，而召回率是指系统正确找出所有正样本的比例。一个系统的准确率和召回率可以通过调整阈值等操作来提高，以达到更符合需求的检测结果。
在实际应用中，误报和漏报是难以避免的。误报是指系统错误的将负样本判定为正样本，而漏报是指系统错误的将正样本判定为负样本。这些问题可能会受到数据质量、特征选择、算法设计等因素的影响。
为了减少误报和漏报，可以采用一些方法来优化系统，例如引入更多的特征、改进算法、增加训练数据等。此外，在实际应用中，通常会结合人工审核和自动检测的方式来提高检测结果的准确性，以确保系统运行稳定并且误报和漏报的情况得到及时纠正。