Как подбирается threshold и какой критерий выбирается?

Threshold (порог) в задачах машинного обучения обычно подбирается на основе анализа метрик качества модели, таких как точность, полнота, F1-мера, ROC-AUC и других, в зависимости от задачи.

Процесс подбора порога:

1. Определение цели: Например, в задаче классификации важно сбалансировать ложноположительные и ложноотрицательные срабатывания.
2. Анализ ROC-кривой или Precision-Recall кривой: Эти графики показывают, как меняются метрики при изменении порога.
3. Выбор критерия: Можно выбрать порог, максимизирующий F1-меру (баланс точности и полноты), или минимизирующий ошибку определенного типа.
4. Валидация: Проверка выбранного порога на отложенной выборке или кросс-валидации.

Например, если важнее не пропустить положительные случаи (максимизировать полноту), порог может быть снижен, чтобы увеличить чувствительность модели.

Таким образом, критерий выбора порога зависит от бизнес-задачи и компромисса между разными типами ошибок.