Как выбор порога влияет на производительность системы машинного обучения?

Выбор порога существенно влияет на производительность системы машинного обучения, так как определяет компромисс между истинными и ложными срабатываниями. fastercapital.com

Более низкий порог может увеличить количество истинных положительных результатов, но также может привести к резкому увеличению количества ложных положительных результатов, что повлияет на точность. fastercapital.com Например, в сценарии медицинского диагноза установка низкого порога отдаёт приоритет отзыву, чтобы не пропустить потенциально критические случаи, даже если это означает принятие большего количества ложноположительных результатов. fastercapital.com

Более высокий порог, наоборот, отдаёт приоритет точности, снижая вероятность ошибочного диагноза, но потенциально пропуская некоторые подлинные случаи. fastercapital.com

Оптимальное пороговое значение зависит от контекста задачи и баланса между показателями TPR (полнота) и FPR (доля отрицательных объектов, неправильно предсказанных положительными). habr.com Для выбора подходящего порога используют, например, кривую ROC, которая иллюстрирует производительность модели при различных пороговых значениях. habr.com fastercapital.com