机器学习改进召回率F1

逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、svm、knn精确度都还不错，但是召回率和F1很低，
是什么情况，怎么改进

我觉得可能发生的情况是你的模型预测是负的，可以通过修改分类器阀值或找其他的分类器替代

• 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：机器学习之KNN算法，朴素贝叶斯，决策树，SVM算法比较
• 除此之外, 这篇博客: 手写数字的识别问题-SVM、朴素贝叶斯算法、决策树算法、KNN算法对比中的 4.KNN 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

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  如实验结果截图所示：KNN准确率0.982。实际打印的手写数字与预测的结果一致，为4 4 5 0 8 9。