分类模型召回率recall太小

如果分类模型的召回率太小，可能是因为模型对某些类别的样本预测效果不好，导致这些样本被误分类为其他类别，从而降低了召回率。解决这个问题的方法主要有以下几种：

1. 收集更多的训练数据，尤其是对于预测效果不好的类别。增加样本数量可以提高模型对这些类别的学习能力，从而提高召回率。

2. 调整模型参数或者使用更复杂的模型结构，以提高模型的预测能力。例如，可以增加网络层数、调整神经元个数或者采用更加先进的深度学习模型。

3. 对于类别不平衡的情况，可以采用一些类别平衡的方法，例如欠采样、过采样或者使用集成学习等方法。

4. 对于特定的类别，可以采用专门的预处理方法或者特征工程方法，以提高模型对这些类别的预测能力。例如，可以使用一些特定的特征提取方法，或者对数据进行归一化、标准化等处理。

5. 如果模型的预测结果存在误差，可以采用后处理方法对结果进行优化，例如采用阈值调整、后处理滤波等方法。