한 회사에서 신제품 홍보 패키지를 발송할 예정이며, 잠재 구매자 중 최소 90%가 자료를 받아보기를 원합니다. 현재 선형 학습기 모델은 80%의 재현율(recall)과 75%의 정밀도(precision)를 가지고 있습니다. 90%의 재현율 달성을 우선시하도록 모델을 어떻게 재학습해야 할까요?

이 문제는 특정 재현율 목표를 달성하기 위한 모델 재학습 방법을 묻고 있습니다. 선형 학습기(Linear Learner)는 binaryclassifiermodelselectioncriteria 파라미터를 통해 모델 선택 기준을 설정할 수 있습니다. recallattargetprecision은 특정 정밀도(precision)에서 재현율(recall)을 최적화하도록 모델을 선택하며, 이때 targetrecall 파라미터로 원하는 재현율 목표를 90%로 설정하여 모델이 이 목표를 달성하도록 유도할 수 있습니다. 다른 옵션들은 문제의 목표와 맞지 않습니다. targetprecision을 설정하는 것은 재현율이 아닌 정밀도에 초점을 맞추는 것이고, 데이터 비율이나 epoch 수를 변경하는 것은 직접적으로 재현율 목표를 달성하는 방법이 아닙니다. normalizelabel과 클래스 수 설정은 모델의 출력 방식에 영향을 주지만 재현율 목표 달성과는 직접적인 관련이 없습니다.