在用邏輯回歸做潛在使用者挖掘時,閥值(z)的選取是乙個頭疼的問題。取太高，查全率雖然高了，但是查詢條件過於嚴格，挖掘出的潛在使用者過少。取的太低，資源浪費的太多。對於一般的營銷而言，這個問題很好解決，只要按照預算，從高往下選取就可以了。但對於其他沒有預算約束的情況就比較麻煩。
希望下面的公式可以給予一些啟發
z=ln（(qc)/(qc)）
q-發生顯性結果的先驗概率，比如信用卡使用者發生違約的以往概率
q-不發生顯性結果的先驗概率
c-範第一類錯誤的成本，即信用卡使用者對銀行造成的損失，就是不能收回的比例
c-範第二類錯誤的成本，即應該發放信用卡而沒有發放所遭受的損失，就是存貸款差價
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