Precision-recall tradeoff và threshold tuning là gì?

Bộ phân loại thường sinh ra một xác suất, rồi so với ngưỡng để ra nhãn dương/âm. Ngưỡng mặc định 0.5 hiếm khi tối ưu.

Đánh đổi:
- Hạ ngưỡng → gắn nhãn dương dễ hơn → recall tăng (bắt được nhiều ca dương) nhưng precision giảm (nhiều báo động giả).
- Nâng ngưỡng → chỉ dự đoán dương khi rất chắc → precision tăng nhưng recall giảm (bỏ sót nhiều).

Threshold tuning là chọn ngưỡng theo chi phí nghiệp vụ thay vì mặc định:
- Nếu FN đắt (tầm soát bệnh) → ưu tiên recall → hạ ngưỡng.
- Nếu FP đắt (chặn giao dịch hợp lệ) → ưu tiên precision → nâng ngưỡng.

Công cụ: vẽ precision-recall curve để thấy đánh đổi trên mọi ngưỡng, chọn điểm tối ưu F1 (hoặc F-beta nếu muốn thiên về một phía), hoặc đặt ngưỡng để đạt mức recall/precision tối thiểu theo yêu cầu. Việc chọn ngưỡng nên làm trên tập validation, không phải test.