二分類模型精度高而召回率低的緣由

最近在作二分類模型的調優工做。最終發現模型的正例精度在95%，而正例的召回率在83%，這是什麼狀況呢。html 我把模型預測的2000條樣本結果的錯誤標籤和內容都打印出來，發現，在樣本標註的時候，多數的正樣本被錯誤的標註爲負樣本，這樣模型學到正例的能力就變弱了，這樣將大多數正樣本預測爲負樣本的同時，負樣本的精度也會變小。post 若是咱們想進一步提升召回率，那麼須要對錯誤的標註樣本進行修正，再觀察

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