Выбор оптимального порога классификации при построении ROC-кривой важен, потому что это позволяет:

• Уравновешивать ложноположительные и ложноотрицательные результаты в соответствии с конкретными требованиями приложения. 1 Например, в медицинской диагностике важно минимизировать ложноотрицательные результаты (пропущенные случаи) и при этом допускать управляемый процент ложноположительных результатов (ложных тревог). 1
• Делать выводы о производительности модели. 2 Форма ROC-кривой зависит от выбора порогового значения классификации, и неоптимальный порог может привести к ошибочным выводам о производительности модели. 2

Оптимальное пороговое значение зависит от контекста задачи и баланса между показателями истинно положительных (TPR) и ложноположительных (FPR), который считается приемлемым. 2