임계값의 일반적인 정의는 다음과 같습니다. 1. 신호 처리에서 임계값은 신호를 두 가지 범주 또는 상태로 나누는 데 사용되는 고정 한계 값을 나타냅니다. 2. 통계에서 임계값은 일반적으로 수락할지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 3. 기계 학습에서 임계값은 분류 모델 출력에 사용되는 확률 또는 점수에 대한 경계 값입니다. 4. 신경 생물학에서 임계값은 자극이 트리거되기 위해 도달해야 하는 최소 강도 또는 빈도를 나타냅니다. 흥분의 뉴런.
임계값은 관련 분야에 따라 상황에 따라 다른 의미를 갖습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 정의입니다.
신호 처리: 신호 처리에서 임계값은 신호를 두 가지 다른 범주 또는 상태로 분류하는 데 사용되는 고정 경계 값을 나타냅니다. 신호가 설정된 임계값을 초과하거나 아래로 떨어지면 일부 작업이나 처리가 트리거될 수 있습니다.
통계: 통계에서는 임계값을 사용하여 가설을 승인할지 거부할지 결정하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 가설 검정에서는 귀무가설의 기각 여부를 결정하기 위해 유의 수준(보통 α로 표시됨)을 기반으로 임계값을 설정할 수 있습니다.
기계 학습: 기계 학습에서 임계값은 분류 모델의 출력에 사용되는 확률 또는 점수에 대한 경계 값입니다. 임계값을 조정하면 특정 작업의 요구 사항을 충족하기 위해 정밀도와 재현율 간의 균형을 달성할 수 있습니다.
생물학: 신경생물학에서 역치란 자극이 뉴런의 흥분을 유발하기 위해 도달해야 하는 최소 강도 또는 빈도를 의미합니다.
일반적으로 임계값은 작업, 결정 또는 전환이 발생하는지 여부를 결정하는 임계점 또는 경계를 나타냅니다. 정확한 의미는 관련 컨텍스트와 분야에 따라 다릅니다.
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