我有高度不平衡的数据集。我正在使用 XGBoost，在没有平衡数据集的情况下得到了以下结果：

Precision: 0.87
Recall: 0.79
F1: 0.83

我的参数是：

xgb_model=xgb.XGBClassifier(
    objective = "binary:logistic",
    n_estimators=500, 
    max_depth=8,
    verbosity=2,
    random_state=42)
xgb_model.fit(X_train,y_train, eval_metric='aucpr', eval_set=eval_set)

如果我通过 SMOTE 平衡我的数据集，我会得到以下结果：

Precision: 0.81
Recall: 0.80
F1: 0.81

如果我使用不平衡的数据集，如何提高召回率（通过精度权衡）？