threshold在机械学习领域及人工智能手艺中是一个异常重要的参数，主要用来作为阈值来分类。在二分类义务中，threshold是我们需要在训练模子之前就需要设置的一个值，通过它来判断一个样本属于哪一类。threshold的巨细与分类的准确性有着直接的关系，差异的阈值会带来差异的结果。
在机械学习领域中，通常会将一个样本的分类结果示意为一个概率值，当概率值跨越threshold时，将该样本归为正类。而当概率值小于即是threshold时，则将该样本归为负类。通过设定差异的threshold值，可以调整模子的召回率和准确率，较高的threshold会使得模子的准确率较高，但召回率会降低，较低的threshold会使得模子的召回率较高，但准确率较低。
除了作为分类阈值以外，threshold在图像处置领域也有着普遍的应用。例如，图像二值化就是指通过设置threshold将一幅图像转化为只包罗是非两种颜色的图像。在OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别中，也会用到threshold手艺来提取图像中的文字信息。
可以看出，threshold作为一个常用的参数，在人工智能及机械学习手艺中具有着十分重要的作用，精准的threshold的选择可以提高模子的准确性，同时也可以辅助我们更好的处置和提取数据。
