1、用python畫pr曲線的代碼如下：
sklearn.metrics.precision_recall_curve(y_true,probas_pred,pos_label=None,sample_weight=None)
2、代碼詳解
precision(精度)為tp/(tp+fp)，其中tp為真陽性數(shù)，fp為假陽性數(shù)。
recall(召回率)是tp/(tp+fn)，其中tp是真陽性數(shù)，fn是假陰性數(shù)。
參數(shù)：
y_true：array,shape=[n_samples]：真實標簽。如果標簽不是{-1,1}或{0,1}，那么pos_label應(yīng)該顯式給出。
probas_pred：array,shape=[n_samples]：正類的預(yù)測概率或決策函數(shù)
pos_label：intorstr,default=None：正類標簽。當pos_label=None時，如果y_true為{-1,1}或{0,1}，則pos_label設(shè)置為1，否則將報錯。
返回值：
precision：array,shape=[n_thresholds+1]：精度，最后一個元素是1。
recall：array,shape=[n_thresholds+1]：召回率，最后一個是0
thresholds：array,shape=[n_thresholds<=len(np.unique(probas_pred))]：用于計算精度和召回率的決策函數(shù)的閾值
以上內(nèi)容為大家介紹了python怎么畫pr曲線?希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機構(gòu):千鋒教育。
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