Что такое отсечка (threshold)?

Отсечка (threshold) в машинном обучении — это пороговое значение, которое используется для принятия решения на основе выходных данных модели. Например, в задаче бинарной классификации модель может выдавать вероятность принадлежности объекта к положительному классу. Если вероятность выше отсечки, объект относят к положительному классу, иначе — к отрицательному.

Выбор отсечки влияет на метрики качества, такие как точность, полнота и F1-мера. Часто отсечку подбирают, чтобы сбалансировать эти метрики или оптимизировать под конкретные бизнес-требования.

Пример: если модель выдает вероятность 0.7, а отсечка 0.5, то объект классифицируется как положительный. Если отсечка поднята до 0.8, тот же объект будет классифицирован как отрицательный.