在分类问题中，一个常见的难题是决定输出为数字时各类别之间的切分点。例如，一个神经网络的输出是介于0到1之间的数字，比如0.7，这是对应于正类（1）还是负类（0）？常识告诉我们使用0.5作为决策标记，但如果低估正类的风险较高怎么办？或者如果类别不平衡呢？
在这些情况下，正确估计切分点需要复审概率和贝叶斯理论。谈到概率时，有三条规则在后续过程中占据中心地位：
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标签：理论,分类,决策,贝叶斯,正类,切分 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/18322463