路面分类模型是选召回率高的还是精确率高的

路面分类模型的选择取决于具体的应用场景和需求。召回率和精确率是两个评估模型性能的指标，具有不同的重要性。

如果在路面分类任务中，对于将所有正样本都正确地划分为正样本的要求较高，而对于将负样本划分为正样本的容忍度相对较高，那么召回率就是一个更重要的指标。召回率衡量了模型正确识别正样本的能力，即模型可以尽可能多地找到真正的正样本。在这种情况下，我们希望召回率更高。

相反，如果对于将负样本错误地划分为正样本的代价较高，而对于将正样本错误地划分为负样本的容忍度相对较高，那么精确率就是一个更重要的指标。精确率衡量了模型正确识别正样本的准确性，即模型可以尽可能减少误报。在这种情况下，我们希望精确率更高。

因此，需要根据具体应用场景和需求来决定选择召回率高还是精确率高的路面分类模型。