如何提高召回率？

召回率是指在所有正例中，被正确推测为正例的样本数量占比。在机器进修中，召回率常被用来评判分类模子的性能，出格是在处置不服衡数据集时。

召回率是评估分类模子性能的重要目的之一。在某些场景下，如医疗诊断、金融诈骗检测等范畴，召回率的重要性更为凸起。在那些场景下，漏诊或漏报可能会带来十分严酷的后果。

1. 调整分类模子的阈值。分类模子的输出值大于阈值时被断定为正例。通过调整阈值能够影响模子的召回率和精度。若是期看进取召回率，能够降低阈值。

2. 过摘样。在不服衡的数据集中，正例样本的数量很少，无法练习出有效的分类模子。过摘样是一种处理不服衡数据的 *** ，能够通过复造正例样本或生成新的正例样原来增加正例样本的数量。

3. 改良特征工程。特征工程是机器进修中一个十分重要的环节，适宜的特征能够大大提拔模子的性能。出格是在某些场景下，如文天职类、图像识别等范畴，从海量数据中提取出有用的特征长短常要害的。

4. 测验考试区别的分类算法。区别的分类算法对数据的处置体例区别，可能会对模子的召回率产生影响。若是当前的分类算法无法称心需求，能够测验考试其他算法。

召回率是机器进修中一个重要的评估目的，在某些场景下尤为重要。为了进取召回率，能够通过调整分类模子的阈值、过摘样、改良特征工程、测验考试区别的分类算法等 *** 。抉择适宜的 *** 和战术，能够进取模子的性能和效果。