假设你有一个二元分类问题，其中有100个正样本和100个负样本。你使用逻辑回归模型进行训练，并得到了一个决策边界。现在你想要调整模型的阈值，以使得模型的准确率最大化。你应该如何选择阈值？

对于这个问题，你可以回答：可以通过绘制ROC曲线来选择最佳阈值。ROC曲线是以真正率（TPR）为纵轴，假正率（FPR）为横轴的曲线，通过改变阈值，可以得到不同的TPR和FPR值，绘制ROC曲线后，可以选择曲线上最靠近左上角的点对应的阈值作为最佳阈值，以最大化模型的准确率。