分类模型增加阈值的作用

分类模型增加阈值可以调整模型的预测精度和召回率。在分类问题中，模型的预测结果可以分为正类和负类，而模型的预测结果可能会出现错误的情况。例如，模型将负类判定为正类或将正类判定为负类。为了尽可能地减少这种错误率，可以增加分类模型的阈值。增加阈值的效果是，模型要求更高的置信度才能将一个样本判定为正类，从而减少误判的情况，提高模型的准确率。但是增加阈值也会导致一些本来属于正类的样本被判定为负类，这会降低模型的召回率。因此，增加阈值需要根据实际情况进行权衡，选择合适的阈值来优化模型的预测效果。