本题考查对模型评估指标和模型行为的理解。当模型准确率高但召回率低时，通常意味着模型对负类的预测很准确，但对正类的预测不够。这种情况可能是因为数据集不平衡（正类样本远少于负类样本），导致模型在训练过程中更多地学习到了负类的特征。模型过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差，与本题描述不符。模型欠拟合是指模型过于简单，未能捕捉到数据的基本结构。模型泛化能力强是指模型在新数据上也能保持良好的性能，与本题描述不符。 正确答案的依据：数据集不平衡导致模型对正类预测不足。 错误选项问题：过拟合和欠拟合描述的是模型复杂度的问题，泛化能力强描述的是模型在新数据上的表现。