图 ：一个交互式复合视图，展示当分类阈值从 0 增 业务分析师准备仪表 加到 1 时，1. 总体准确率、2. 总平均金额、3. 每位申请人的平均利润和 4. 每位申请人的平均金额的发展情况。
根据 实证评估， 最佳阈值在总体准确度方面为 0.51，在预期利 业务分析师准备仪表 润方面为 0.27。表 2 表示使用默认和优化阈值的逻辑回归模型在总体准确度和每位申请人的平均利润方面的表现：
表 ：在完全无法预测信
用度以及使用默认和优化分类阈值进行预测时的预期 手机号码数据 利润和总体准确度，每位申请人的利润为 0.113，平均金额为 1,130 欧元，基于 500 名申请人，总平均金额为 565,000 欧元。
参考
[1] Wang, C.，& Zhuravlev, M. 消费金融中的利润和客户满意度分析。 商业、工业和政府统计案例研究， 2（2），第 147-156 页，2014 年。
[2] C. Elkan。成本敏感学习的基础。 第十七届国际人工 为了反映电子邮件策略的整体情况 智能联合会议论文集，第 973-978 页，2001 年。
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