如何降低模型的误报率

1. 调整决策阈值

这是最直接、最常用的方法

• 原理：分类模型通常会输出一个概率值，例如，预测一个邮件是垃圾邮件的概率为0.8。我们设定一个决策阈值（比如0.5），如果概率高于这个阈值，就预测为“垃圾邮件”
• 如何操作：为了降低误报率，我们可以提高这个决策阈值。如果我们将阈值从0.5提高到0.7，模型只有在对一个邮件有更高的信心时，才会将其标记为垃圾邮件。这样做会减少误报，但代价是可能会增加漏报（False Negative），即遗漏掉一些真正的垃圾邮件
• 适用场景：当你更看重准确性（Precision）而不是召回率（Recall）时，例如在金融诈骗检测中，宁可漏掉一些诈骗，也不想错误地阻止用户的正常交易

2. 收集更多高质量的负样本

负样本（Negative Samples）指的是不属于你所关注的类别的样本

• 原理：模型之所以误报，是因为它可能没有见过足够多的负样本，或者负样本的种类太少，导致它对“负类别”的理解不够全面。当一个负样本的特征与正样本（你关注的类别）相似时，模型就很容易误判
• 如何操作：
  • 增加负样本数量：尽可能收集更多不属于目标类别的数据，让模型有更多机会去学习真正的“负类”是什么样的
  • 增加负样本多样性：特别关注那些容易被误报的“困难负样本”（Hard Negative Samples），并将它们加入训练集。这能强制模型学习更细粒度的边界，从而更好地区分正负样本
• 适用场景：当你的数据集存在严重的类别不平衡问题时