摘要： 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值（threshold）进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为反类．例如，神经网络在一般情形下是对每个测试样本预测出一个[0.0,1.0]之间的实值，然后将这个值与 0.5 进行比较，大于 0.5 则判为正例，否则为反例. 这 阅读全文