分类阈值是机器学习世界中的重要组成部分，塑造了预测模型的输出（特别是其概率）如何将其转换为可行的决策。尽管许多用户可能默认为标准分类门槛，但了解这些阈值背后的细微差别可以显着提高模型性能并带来更好的结果，尤其是在诸如类不平衡等挑战的情况下。本文探讨了分类阈值的各个方面及其在二进制分类任务中的重要性。
什么是分类阈值？
分类阈值决定了机器学习模型的预测概率如何转换为二进制标签，例如正分类或负分类。通过建立这些阈值，从业者可以控制输出的输出表示特定的类标签，从而显着影响决策过程。
分类阈值的定义
分类阈值是用作截止点的特定值，其中模型生成的预测概率被转换为离散类标签。例如，在垃圾邮件检测方案中，基于其相关概率是否达到还是超过设定的阈值，电子邮件可能会被归类为垃圾邮件。
预测概率的作用
预测的概率本质上是机器学习算法的输出，通常表明给定样本属于某个类别的可能性。这些概率允许对模型置信度有细微的见解，并指导如何解释产出。
如何生成预测概率
- 机器学习模型，特别是逻辑回归，根据各种输入特征计算预测概率。
- 输出 反映样本适合特定类别的可能性。
预测概率的解释
较高的预测概率（例如，0.9898）信号标志着样品被归类为垃圾邮件的可能性很大，而较低的概率（例如，0.0002）强烈表明它是非垃圾邮件的。了解这些价值有助于用户做出明智的决定。
默认分类阈值
大多数机器学习模型使用的默认阈值为0.5，预测概率大于或等于0.5分类为一个类别（例如，垃圾邮件），下面的样本将样本分类为一个类别（例如，垃圾邮件）。
了解0.5的默认阈值
- 这个阈值 通常应用，因为它代表了正类概率和负类概率之间的逻辑分裂。
- 阈值 指出重要的决策时刻，指导该模型是否将实例视为某个类别。
默认阈值的限制
虽然0.5阈值是标准的，但由于各种因素，它可能并不总是最佳的：
- 校准问题： 有时，模型分配的概率可能无法准确反映出真实的可能性。
- 班级分布的不平衡： 如果一个类别不足的情况不足，则固定阈值可能会偏向结果。
- 与错误分类相关的不同成本： 根据上下文，假阳性与虚假负面因素的后果可能有很大差异。
调整分类阈值
调整分类阈值对于优化模型性能至关重要，尤其是在具有类失衡或不同评估指标的环境中。
为什么需要调整？
调整分类阈值可以在数据不均匀分布在类别的情况下，可以改善模型预测。通过微调截止点，该模型可以更好地最大程度地减少分类上下文特定的错误。
调谐方法
有几种调整阈值的技术，包括：
- 重采样方法 这有助于平衡培训数据中的课程。
- 开发定制算法 针对特定用例。
- 通过系统评估进行的调整 使用绩效指标，例如精确和召回。
解决分类中的班级不平衡
班级不平衡在分类任务中构成了重大挑战，这可能会使模型绩效偏斜并导致决策不佳。
处理失衡的策略
常见策略包括：
- 重新采样数据集 要通过过度采样少数族裔阶级，或者将多数级别的采样取样来建立平衡。
- 利用高级算法 专门设计用于有效处理偏斜分布。
调整决策阈值
调整分类阈值为应对阶级不平衡挑战提供了一种直接而有力的方法。通过微调进行分类的点，从业者可以增强对代表性不足类的模型敏感性。
分类的性能指标
评估模型性能需要一种细微的方法，通常利用曲线来说明不同分类阈值的性能。
ROC曲线简介
ROC曲线是一种图形表示，可以通过绘制各种阈值的真实正速率来评估模型性能。这种可视化是评估阈值如何影响分类结果的关键。
AUC的意义
曲线下的区域（AUC）是一个全面的度量，可深入了解整体模型性能。较高的AUC表明，随机选择的正实例将比随机选择的负面实例高。
Precision-Recall曲线
探索精度和召回有助于专注于与积极阶级有关的绩效。这些指标提供了关键的见解，从而可以更好地理解模型识别相关实例的能力。
精确分析和召回
- 精确 衡量真实阳性与所有预测阳性的比率，并告知用户积极的班级预测的准确性。
- 记起 表示真实阳性与实际阳性总数的比率，并说明了该模型捕获所有相关实例的能力。
Precision-Recall曲线的生成
通过改变一个轴上的分类阈值和绘制召回，以相对于另一个轴的精确度，就会出现Precision-Recall曲线。这种可视化突出了这些指标在不同阈值设置的这些指标之间的权衡，并指导模型调整。
