召回率（Recall）是信息检索、分类、识别等领域常用的一个评价指标，用于衡量系统或模型的查全能力，召回策略是指为了提高召回率而采取的一系列方法或技巧。

1. 召回率的定义

召回率是指在所有相关文档中，被正确检索出来的文档所占的比例，公式为：

召回率 = 检索到的相关文档数 / 所有相关文档数

2. 召回策略

2.1 增加特征

增加更多的特征可以帮助模型更好地理解数据，从而提高召回率，在文本分类任务中，可以增加词频、TFIDF值等特征。

2.2 调整阈值

在某些情况下，通过调整阈值可以提高召回率，在二分类问题中，降低正类的判定阈值可以使更多的样本被分为正类，从而提高召回率。

2.3 集成学习

集成学习是一种将多个模型的预测结果进行融合的方法，可以提高召回率，可以使用投票法、加权平均法等方法对多个模型的预测结果进行融合。

2.4 数据增强

通过对原始数据进行变换、扩充等操作，可以生成更多的训练数据，从而提高召回率，在图像分类任务中，可以通过旋转、翻转、缩放等操作对原始图像进行数据增强。

2.5 使用更复杂的模型

使用更复杂的模型，如深度学习模型，可以提高召回率，在自然语言处理任务中，可以使用BERT、GPT等预训练模型进行微调。

提高召回率的策略有很多，需要根据具体任务和数据选择合适的策略，需要注意的是，提高召回率可能会导致其他指标（如准确率、精确率）的下降，因此需要在各个指标之间进行权衡。