深度学习阈值设定

深度学习模型是一种通过训练神经网络来进行学习和推断的技术，其模型的效果与准确性受多个因素影响，其中一个关键因素是阈值设定。

阈值设定是指在模型训练和推断过程中，决定输出结果的阈值。通常来说，模型输出的值与实际结果存在误差，为了保证输出结果具有实用价值，需要设置一个阈值，超过此阈值才认为预测结果正确。

在深度学习中，阈值设置可以通过以下方法进行：

1. 固定阈值法

在模型训练过程中，将阈值设定为一个固定值，例如0.5。在推断时，如果输出结果大于0.5，即认为预测结果为正类，否则认为预测结果为负类。

代码示例：

def predict(y_prob, threshold=0.5):
    y_pred = np.zeros_like(y_prob)
    y_pred[y_prob > threshold] = 1
    return y_pred

2. 自适应阈值法

在实际应用中，模型的输出结果不仅存在误差，还可能受到输入数据质量、样本分布等多种因素影响。因此，将阈值设定为一个固定值可能导致模型的准确性降低。自适应阈值法通过动态调整阈值，以适应当前模型表现和输入数据质量。

自适应阈值法的一种常见方法是基于混淆矩阵（Confusion Matrix）的优化过程。混淆矩阵是评估分类模型性能的重要指标，包括真阳性（True Positive）、假阳性（False Positive）、真阴性（True Negative）、假阴性（False Negative）四个量。在自适应阈值法中，可以根据混淆矩阵信息动态调整阈值，以最大化模型的准确性。

代码示例：

def find_best_threshold(y_true, y_prob):
    fpr, tpr, threshold = metrics.roc_curve(y_true, y_prob)
    precision