適切な値はどれであるかということです。現実は、精度と再現率の間のトレードオフがあります。(高度な確率基準に一致する取引が少なくなるため)。個別のモデルでは、ポリシーしきい値が多様であるため、精度と再現率の曲線によって精度と再現率の間のトレードオフが捕捉されます。ネットワーク全体からのデータが増え、不正使用の優れた予測因子となるフィーチャーが追加され、他のモデル・パラメーターの微調整が加えられトレーニングが進むと、モデルが全体的に改善され、上記の例に示すように、精度と再現率の曲線は変化します。ビジネスのトレードオフを制御するため、データサイエンティストと機械学習エンジニアがモデルを変更する際は、精度と再現率の曲線に対する影響を厳密にモニターしています。つの概念を区別することが重要です。接近するにつれて、全体的な改善が進んでいます。選択する必要があります。つの問題が存在します。適切なフィーチャーを追加することによって良好な機械学習モデルを生成するというデータサイエンス面での問題。精度と再現率の曲線の形状はモデルによって制御されます。潜在的な不正使用をどの程度ブロックするかを決定するポリシーの選択というビジネス面での問題。ポリシーによって運用すべき曲線上のポイントが制御されます。略語であり、もともとは信号処理の概念で用いられていた曲線に由来します)。グラフ化したものです。