阈值是指在某个特定的条件下，所能够接受或许接受的最大或最小值。在不同的畛域中，阈值都有着不同的含意和运作。在计算机科学中，阈值理论被用来作为分类器的一个重要参数，用于判别某个样天分否属于某个类别。
在机器学习中，阈值被宽泛运作于二元分类疑问中。二元分类疑问是指将数据分为两个类别的疑问，例如将邮件分为渣滓邮件和非渣滓邮件。在这种情况下，阈值被用来判别某个邮件能否为渣滓邮件。假设某个邮件的得分高于阈值，则被判定为渣滓邮件；否则，被判定为非渣滓邮件。
阈值的抉择对分类器的功用有着重要的影响。假设阈值设置得过高，会造成许多正样本被失误地分类为负样本，从而升高分类器的召回率；假设阈值设置得过低，会造成许多负样本被失误地分类为正样本，从而升高分类器的精确率。因此，抉择适合的阈值是非常重要的。
在实践运作中，抉择阈值的方法理论是经过交叉验证来确定。交叉验证是指将数据集分为若干个子集，而后将其中一个子集作为测试集，其他子集作为训练集，重复启动多次试验，最终取平均值。经过始终调整阈值，可以失去最优的分类器。
总之，阈值在机器学习中表演着非常重要的角色，它的抉择间接影响着分类器的功用。因此，在实践运作中，必需细心肠抉择适合的阈值，以到达最佳的分类成果。
