手工做重分类就是自己动手调整机器学习模型的分类规则。比如先看数据有没有错别字/重复记录，再给模型多画几遍特征图，用不同颜色笔圈出容易出错的样本。每次调参后要重新训练模型，可能需要2-3天时间。重点是要把人工经验变成模型能听懂的规则，比如把“猫”和“狗”的耳朵特征画得更明显。

为什么得这么干呢？因为机器自己学东西就像小孩学走路，得有人指正才能走稳。根据前年某数据平台统计，调参超过5次的手工模型准确率比自动调参高10-15%，F1值平均提升8-12%。比如有个用户给“汽车”分类时，机器总把卡车当轿车，后来人工在训练集里多加了200张卡车图，准确率从78%提到了89%。但要注意别调太猛，比如调参次数超过10次反而可能让模型学偏。就像炒菜放盐，多放点可能咸，少放点又淡，得慢慢试才香。