在二元分类问题中，概率阈值通常是用来判断预测概率属于哪个类别。例如，假设我们有一个二元分类任务，其中一个类别为正类，另一个类别为负类。当我们得到一个样本的预测概率时，我们可以使用概率阈值来判断该样本属于哪个类别。如果预测概率大于阈值，我们可以将其划分为正类；如果预测概率小于阈值，则划分为负类。
概率阈值的选择会影响分类的结果和性能。如果我们选择较高的阈值，那么检测到正类的概率将更高，但可能会将一些真正的正类样本误判为负类（假阴性）。相反，如果选择较低的阈值，可以增加检测到的正类的数量，但可能会增加将一些负类样本误判为正类（假阳性）的风险。
概率阈值的选择通常需要根据具体的应用场景和需求来进行调整。有些应用对于假阳性和假阴性的权衡有较严格的要求，而有些应用对于一种类型的错误更为敏感。因此，在选择概率阈值时需要综合考虑分类任务的特殊需求、模型性能和用户的风险容忍度。
需要强调的是，概率阈值只是一种决策的依据，其实际的选择和调整可以根据具体问题和实验结果进行灵活的优化。
分类模型的输出结果中包含一个0-1的概率值，该概率值代表着对应的样本被预测为某类别的可能性。然后再通过阈值来进行划分，概率大于阈值的被判断为正，概率小于阈值的被判断为负。
TPR和FPR：ROC曲线的横坐标为FPR，纵坐标为TPR，FPR是错误的预测为正的概率，TPR是错误的预测为正的概率。
