Sklearnモデルをあらかじめ定義された精度に到達させる方法や、あるクラスで呼び出す方法はありますか？

Question

は例えば、私はスコア以下でベイズ（SVM、ランダムフォレストまたは何か他のもの）のモデルを訓練された：

Model: 
      precision recall f1-score support 

     neg  0.0622 0.9267 0.1166  191 
     pos  0.9986 0.7890 0.8815  12647 

avg/total  0.98  0.79  0.87  12838 

をなし、私の上司はnegの精度が低すぎることを教え、彼が60％でリコールを受け入れることができますあまりにも高い必要があります。だから私は60％でリコールを制限することで最高の精度を得る方法が必要ですが、私はsklearnで同様の機能を見つけることはできませんでした。

precisionのモデルを訓練する方法はありますか？リコールは特定の値に限定できますか？以下のように（または、リコールを気にしない、negに20％の精度に到達するために）

Answer 1

sklearnは精密リコールトレードオフを実装しています：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_precision_recall.html

一つの方法は、precision_recall_curve()を使用して、あなたと、グラフ上の点を見つけることです希望するリコール。