我有一个二进制分类问题，目前我通过keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier和GridSeachCV体系结构搜索来解决。
我计划使用multiple metric evaluation评估我的模型。
最终，我需要得到一个高度精确的肯定分类，因此精度必须为〜99％。由于网络的校准不完善，因此精度取决于模型的工作点。
我正在寻找召回率最高的模型，因为该阈值可以使测试集的准确度达到99％。
您是否认为这是一种合理的模型选择策略？为什么此用例没有默认指标，我将如何将这种自定义指标传递给sklearn？