现在若将t增大，则准确率和召回率会如何变化？

准确率 = TP / (TP + FP)，召回率 = TP / (TP + FN)，其中TP表示将正例正确分类为正例的数量，FP表示将负例错误分类为正例的数量，FN表示将正例错误分类为负例的数量。

准确率可以理解为在所有分类为正例的样品中，分类正确的样本所占比例；召回率可以理解为在所有原始数据集中的正例样品中，正确挑出的正例样本的比例。

因此若增大阈值t，更多不确定（分类概率较小）的样本将会被分为负例，剩余确定（分类概率较大）的样本所占比例将会增大（或不变），即正确率会增大（或不变）；若增大阈值t，则可能将部分不确定（分类概率较小）的正例样品误分类为负例，即召回率会减小（或不变）。