Почему максимизировали Recall, если при этом говоришь, что не пытались попасть во всех?

Максимизация Recall означает стремление поймать как можно больше релевантных объектов (например, положительных примеров) в выборке. Однако при этом не обязательно пытаться охватить абсолютно все возможные случаи.

Причина в том, что в реальных задачах часто есть компромисс между Recall и Precision. Если пытаться поймать всех без исключения, можно получить много ложных срабатываний (низкий Precision).

Поэтому можно ставить цель максимизировать Recall в пределах разумного, не стремясь к 100%, чтобы сохранить баланс и не ухудшить качество модели из-за большого количества ложноположительных результатов.

Пример: в задаче обнаружения болезни лучше пропустить несколько редких случаев (не 100% Recall), но при этом не переполнять систему ложными тревогами, которые могут привести к ненужным обследованиям.