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在电商用户复购预测场景中，团队使用随机森林训练模型。训练后模型在测试集上查准率（Precision）高但查全率（Recall）低。业务方要求必须覆盖更多潜在复购用户，宁可增加一些误判。下列哪些调整可直接提升随机森林的Recall？

A. 降低min_samples_leaf，让树生长更深，捕捉更多细节

B. 在预测时调整分类阈值，将正类的判定概率阈值从0.5下调至0.3

C. 增加n_estimators至1000，提升模型稳定性

D. 对样本进行过采样（Up sampling），增加训练集中正样本的比例

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题目解析

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• A：降低min_samples_leaf可能增加过拟合风险，但不直接作用于Recall提升。 • B：下调阈值会使更多样本被预测为正类，Recall一般会上升，Precision下降。 • C：增加树的数量可能提升泛化能力，但对Precision-Recall平衡无直接作用。 • D：过采样正样本可使模型更关注正类，训练后Recall通常提升。