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1、用python畫pr曲線的代碼如下：
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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(shí)標(biāo)簽。如果標(biāo)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：int or str, default=None：正類標(biāo)簽。當(dāng)pos_label=None時(shí)，如果y_true為{- 1,1}或{0,1}，則pos_label設(shè)置為1，否則將報(bào)錯(cuò)。
返回值：
precision：array, shape = [n_thresholds + 1]：精度，最后一個(gè)元素是1。
recall：array, shape = [n_thresholds + 1]：召回率，最后一個(gè)是0
thresholds：array, shape = [n_thresholds <= len(np.unique(probas_pred))]：用于計(jì)算精度和召回率的決策函數(shù)的閾值
分享標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python怎么畫pr曲線？
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