one-class-svm画PR曲线
时间: 2024-06-09 08:07:50 浏览: 10
要绘制 One-Class SVM 的 PR 曲线,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,使用 One-Class SVM 模型对数据进行训练,并预测测试数据的标签。
2. 使用 scikit-learn 库中的 precision_recall_curve 函数计算 PR 曲线中的精确率和召回率。
3. 使用 matplotlib 库绘制 PR 曲线。
下面是一个示例代码:
```
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import OneClassSVM
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 训练 One-Class SVM 模型
clf = OneClassSVM()
clf.fit(X)
# 预测测试数据的标签
y_pred = clf.predict(X)
# 计算 PR 曲线中的精确率和召回率
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y, y_pred)
# 绘制 PR 曲线
plt.plot(recall, precision)
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('One-Class SVM PR Curve')
plt.show()
```
在上面的代码中,我们使用鸢尾花数据集加载数据,并使用 One-Class SVM 模型对数据进行训练和预测。然后,我们使用 precision_recall_curve 函数计算 PR 曲线中的精确率和召回率,并使用 matplotlib 库绘制 PR 曲线。
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