阈值漂移是什么意思

阈值漂移是指在机器学习模型中，所设定的判断的阈值随着时间或数据量的增加而发生变化的现象。在分类任务中，通常通过设定预测输出值与阈值的比较，以决定预测结果的正负类别。而阈值漂移可能会导致模型出现误判，甚至影响模型的整体性能。阈值漂移可能由多种因素引起，包括数据分布的改变、数据采集的噪声和干扰、模型训练的不稳定性等。为了减少阈值漂移的影响，可以采用一些方法来对模型进行调整和优化，例如采用自适应的阈值设定策略、动态调整模型参数等。