要调整相似度阈值并减少误报，首先要分析系统当前的性能。相似度阈值决定了何时将两个项目（如文本、图像或用户行为）视为“足够相似”以触发匹配。如果阈值太低，系统会标记过多的不相关匹配（误报）；如果太高，则会错过有效的匹配（漏报）。要优化这一点，请使用一个标记数据集，您知道哪些项目应该匹配或不应该匹配。计算不同阈值下的指标，如精确率（所有标记项目中正确匹配的百分比）和召回率（找到的有效匹配的百分比）。例如，在使用余弦相似度的文档搜索系统中，测试 0.7、0.8 或 0.9 等阈值，并观察精确率如何随着阈值的增加而提高。
接下来，使用可视化工具来确定最佳阈值。绘制精确率和召回率曲线或接收者操作特征 (ROC) 曲线以查看权衡。目标是找到一个精确率足够高以最大限度地减少误报，同时保持可接受的召回率的阈值。例如，如果欺诈检测系统需要 95% 的精确率（只有 5% 的误报），则迭代阈值直到精确率达到该目标，即使召回率略有下降。scikit-learn 的 precision_recall_curve 等工具可以自动执行此分析。如果您的系统使用嵌入（例如，句子转换器），请通过测试边缘情况（例如，语义相关但措辞不同的文本对，例如“automobile”与“car”与“vehicle repair”）来验证阈值。
最后，在真实场景中验证阈值。即使阈值在测试数据上有效，它也可能由于未见的数据模式而在生产中失败。实施 A/B 测试或金丝雀部署以比较实时环境中的阈值。例如，电子商务产品匹配系统可以将 10% 的流量路由到更高的阈值并监控误报率。此外，建立反馈循环：让用户报告不正确的匹配，并根据此数据重新训练模型或调整阈值。特定领域的调整至关重要——医学诊断可能优先考虑较低的误报率（更高的阈值），即使错过了一些病例，而推荐系统可以容忍更多的误报以避免错过小众建议。随着数据分布随时间推移而演变，定期重新评估阈值。