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在某疾病筛查场景中，漏诊（将患病者判为健康）的代价远高于误诊（将健康者判为患病）。为了优化模型在实际业务中的表现，在选择分类阈值（Cut-off）时，应采取的策略是：

A. 保持默认阈值0.5不变，因为这是统计学上的中心点。

B. 提高阈值（例如设为0.8），以提高精确率，减少误诊。

C. 降低阈值（例如设为0.2），以提高召回率（灵敏度），尽可能多地找出患病者。

D. 选择使准确率（Accuracy）最高的阈值，因为准确率是最综合的指标。

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题目解析

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漏诊对应 FN（假负），误诊对应 FP（假正）。题目要求减少 FN。指标关联：召回率（Recall/Sensitivity）= TP / (TP+FN)。要减少 FN，就需要提高 Recall。阈值影响：降低阈值会使更多样本被判定为正类（患病），从而增加 TP，减少 FN，提高 Recall。虽然这会同时增加 FP（误诊），但符合题目“漏诊代价更高”的业务约束。A错误：0.5不一定是最优业务阈值。B错误：提高阈值会减少 FP 但增加 FN，与目标背道而驰。D错误：在类别不平衡或代价不对称时，准确率往往不是最佳指标（例如99%的人没病，全预测没病准确率99%，但召回率为0）。