深厚入解析PR曲线：搞懂与绘制

PR曲线， 即准准的率-。

准准的率与召回率

准准的率是指模型正确识别正例的比例，即真实正例除以全部被识别为正例的样本数这个。召回率则是指模型正确识别正例的比例，即真实正例除以全部实际为正例的样本数。

绘制PR曲线

要绘制PR曲线，先说说需要获取模型在不同阈值下的准准的率和召回率。这通常集上完成。

from sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算准准的率、 召回率和对应的阈值
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve
# 计算PR曲线下的面积
auc_score = average_precision_score
# 绘制PR曲线
plt.plot' % auc_score)
plt.xlabel
plt.ylabel
plt.xlim
plt.ylim
plt.title
plt.legend
plt.show

PR曲线的AUC值

PR曲线的AUC值是曲线下方的面积，用于衡量模型的性能。AUC值越巨大，模型的性能表现越优良。

PR曲线是评估机器学模型性能的关键工具，尤其在类别不平衡或需要沉点关注正类识别能力的任务中。通过绘制PR曲线，我们能更全面地了解模型的性能表现，并针对实际需求进行优化。

欢迎用实际体验验证观点。