Python 在DAI部署期间，用于评分新预测的最终阈值是多少/在哪里？

我有一个二进制分类问题，通过DAI运行了它，并得到了测试AUC。在哪里可以找到部署期间用于对新行数据进行评分的概率阈值

---

例如，阈值为0.50；也就是说，目标变量>0.50得到1，而目标无人驾驶AI预测返回“分数”，因此阈值不应用于预测，而是取决于用户如何使用分数。在实验页面ROC曲线上可以看到优化不同指标的推荐阈值。例如，在下面的屏幕截图中，鼠标悬停在“最佳F1”圆圈上，以获得包含阈值的摘要：

---

更新答案：完成DAI实验后，下载“实验总结”选项卡。在zip文件中，您会发现一个集合\u roc\u test.json，它给出了最多10位的阈值

---

我感谢您的回复。我有一个独特的情况，我需要知道超过4位数的整个阈值，以手动复制混淆矩阵。我在哪里可以在日志文件/实验结果中明确找到该数字？请尝试在实验日志中搜索显示“测试数据上的ROC度量”或“验证上的ROC度量”的行，具体取决于您是否提供了测试集。应该有一个很大的概率阈值及其相应的分数表。我这样做了，可以找到结果，日志文件在文本编辑器中非常混乱。在Windows上，我建议安装并使用Notepad++。我最终在Windows上使用了Atom（对于其他感兴趣的人来说），它也工作得很好。谢谢你的帮助。