阈值化在异常检测中扮演着决策步骤的角色，它决定一个数据点或事件是否应该被标记为异常。 在算法计算出异常分数（数据点“不寻常”程度的数值度量）之后，阈值化会将此分数与预定义或动态调整的值进行比较。 如果分数超过阈值，则该数据点被分类为异常。 这一步至关重要，因为它将抽象分数转化为可操作的警报。 例如，一个监控服务器 CPU 使用率的系统可能会根据历史使用模式计算出一个分数，并将阈值设置在第 99 个百分位——超出此范围的值将被视为需要调查的异常值。
阈值化用于需要清晰划分正常和异常行为边界的场景。 例如，在网络安全中，一个静态阈值可能会将每分钟超过 10 次失败的登录尝试标记为潜在的暴力破解攻击。 然而，当数据模式随时间变化时，例如在节假日期间的电子商务流量高峰期，静态阈值可能会失效。 在这种情况下，使用滚动平均值或机器学习模型调整的动态阈值变得至关重要。 一个真实的例子是云成本监控：动态阈值可以跟踪每日支出趋势，并标记超出预期范围两个标准差的偏差，从而适应季节性使用变化，而无需手动重新校准。
选择正确的阈值涉及平衡误报（正常事件被标记为异常）和漏报（遗漏异常）。 例如，在欺诈检测中，将阈值设置得太低可能会使分析师不堪重负，而高阈值可能会遗漏细微的欺诈模式。 像接收者操作特征 (ROC) 曲线这样的技术通过绘制不同阈值下的真阳性率与假阳性率来帮助评估这种权衡。 开发人员通常使用领域知识来设置初始阈值（例如，“标记低收入地区超过 10,000 美元的交易”），并使用验证数据来改进它们。 在实践中，阈值很少设置一次就被遗忘——它们需要定期审查，因为数据分布和业务需求会不断演变。