Рассмотрим один из часто забываемых гиперgараметров в задачах классификации - работу с отсечкой (thresholding).
Отсечка - это пороговое значение, которое определяет, какой класс будет выбран для каждого объекта. Несмотря на то, что отсечка может оказать значительное влияние на качество модели, она часто игнорируется в процессе обучения и оценки модели. Рассмотрим, как работать с отсечкой в задачах бинарной классификации, а также как выбирать оптимальное значение отсечки для достижения наилучшего качества модели