提升分类模型召回率需从阈值调整、类别平衡、算法选择、特征工程四层协同优化：降低预测阈值（如0.3）、用SMOTE/Tomek处理不平衡、选用scale_pos_weight或focal loss的模型、构造正样本敏感特征，并以业务漏判代价为优化标尺。
提升分类模型的召回率，核心是让模型更“敏感”——宁可多抓几个假阳性，也不能漏掉真实正样本。这在医疗诊断、故障预警、欺诈识别等场景中尤为关键。
默认阈值0.5常导致召回不足。通过降低阈值（如设为0.3），更多样本被划入正类，召回率上升，代价是精确率下降。
当正样本极少（如1%），模型倾向全判负——自然召回为0。需主动干预数据分布：
不是所有模型天生对召回友好。有些结构更倾向“保守预测”，有些则更易激活正类响应：
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召回低，常因模型找不到区分正样本的关键信号。特征层面可针对性强化：
基本上就这些。召回率优化不是单点技巧，而是从数据、模型、阈值、特征四层协同调整的过程。关键是始终以业务漏判代价为标尺，而不是盲目追求数字提升。
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