La mayoría de los clasificadores producen una probabilidad, no una decisión binaria directa; el umbral de clasificación determina a partir de qué probabilidad se considera que una observación pertenece a la clase positiva. Aunque 0.5 es el valor por defecto más común, no siempre es la elección óptima para un problema específico.
Por qué ajustarlo puede mejorar los resultados prácticos
En problemas donde los falsos negativos son mucho más costosos que los falsos positivos (como detectar una enfermedad grave), puede convenir bajar el umbral para capturar más casos positivos reales, aunque eso implique aceptar más falsas alarmas, ajustando el balance entre precisión y recall según las prioridades reales del problema.