Bir şirket, yeni bir ürün için tanıtım paketleri gönderecek ve olası tüm alıcıların en az %90'ının materyalleri almasını istiyor. Mevcut bir doğrusal öğrenme modelinin geri çağırması (recall) %80 ve kesinliği (precision) %75. Şirket, %90 geri çağırmaya ulaşmayı önceliklendirmek için modeli nasıl yeniden eğitmeli?

Şirket, alıcıların en az %90'ının materyalleri almasını istediği için geri çağırma (recall) oranını %90'a çıkarmayı hedeflemektedir. Doğrusal öğrenme modelinde targetrecall hiperparametresi, modelin belirli bir geri çağırma seviyesine ulaşmasını sağlamak için kullanılır. binaryclassifiermodelselectioncriteria'yı recallattargetprecision olarak ayarlamak, modelin hedef geri çağırma oranına ulaşırken en iyi hassasiyeti (precision) bulmaya çalışmasını sağlar. Diğer seçenekler yanlıştır çünkü targetprecision hassasiyeti hedeflerken, geçmiş verilerin oranını veya epoch sayısını değiştirmek doğrudan geri çağırma hedefini garanti etmez. normalizelabel ve sınıf sayısı ayarları ise bu senaryo için uygun değildir.