Для оптимизации модели бинарной классификации на основе метрики precision-recall можно предпринять следующие шаги: 4

1. Обучить модель на стандартной функции потерь (например, LogLoss). 4
2. Используя вещественные предсказания на валидационной выборке, перебрать разные пороги от 0 до 1, чтобы получить графики метрик в зависимости от порога. 4
3. Выбрать нужное сочетание точности и полноты. 4

Также можно скомпоновать метрики precision и recall в одну, взяв их среднее гармоническое (F1-меру). 45 Этот показатель предполагает одинаковую важность precision и recall, но если одна из метрик приоритетнее, то можно воспользоваться другим подходом. 4

Выбор метода оптимизации зависит от конкретной задачи и предпочтений разработчика.