pr曲线怎么画

Python

PR曲线是precision-recallcurve缩写，用来评价分类器在不同recall下的precision情况。一般的PR曲线会以recall为横坐标，precision为纵坐标。PR曲线的绘制步骤如下：

1.首先需要模型预测某个类别的概率值，通常情况下，预测值大于0.5认为是正例，小于0.5认为是负例。

2.将样本按照预测值从大到小排列，并设置一个阈值，从最大的预测值开始逐个计算precision和recall的值。

3.在每个阈值下，计算precision和recall的值，并绘制在PR曲线上。

4.随着阈值的逐渐减小，precision和recall的值变化也会发生变化，因此PR曲线不是一条单一的直线，而是一条曲线。

5.PR曲线的面积被称为AUC-PR，用来衡量模型的性能，值越大表示模型性能越好。

Python中可以使用sklearn库的函数precision_recall_curve()计算并绘制PR曲线，代码如下：

fromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve

importmatplotlib.pyplotasplt

#真实值y_true和预测值y_pred用数组表示

precision,recall,thresholds=precision_recall_curve(y_true,y_pred)

plt.plot(recall,precision,'b-',label='PRCurve')

plt.xlabel('Recall')

plt.ylabel('Precision')

plt.legend()

plt.show()