【日积月累】 本文深入探讨了召回率模型在机器学习中的重要性，包括其定义、计算方法和应用场景。召回率衡量模型识别正类样本的能力，对需要高覆盖率的应用场景至关重要。文章还讨论了召回率与精确率的权衡关系，F值作为两者的调和平均，以及ROC和PR曲线在模型性能评估中的应用。通过优化策略和业务价值分析，强调了召回率模型在金融风控、医疗健康等领域的实际应用和经济社会效益。

【日积月累】 SVM模型，即支持向量机，是机器学习中的核心算法之一，因其强大的分类能力和扎实的数学理论基础，成为分类、回归和异常检测等任务的首选工具。SVM的基本原理是通过寻找一个最佳超平面，将不同类别的数据分隔开，并通过核函数处理非线性数据。其应用广泛，包括图像分类、文本分类和生物信息学等领域。然而，SVM在大规模数据集上的计算复杂度和核函数选择的困难是其主要挑战。