我设计、训练并发布了一个 Azure ML 实验（使用两类决策丛林）作为 Web 服务的模型 ，可以很好地调用它并返回预期结果（基于 0.5 的阈值）。
问题 但是，我想操纵返回的结果以提供更接近我想要的准确度、精度和召回率的结果，这些结果恰好与默认阈值 0.5 不一致。我可以通过 ML Studio 轻松地做到这一点，方法是可视化评估结果并将阈值滑块从中心 (0.5) 向左或向右移动。
我已经在 Google 上搜索并阅读了许多 Azure ML 文档和教程，但到目前为止，我还无法弄清楚如何在经过训练和发布的实验中更改阈值并返回不同的得分概率。
