简述如何绘制PR和ROC曲线。与Baseline模型相比模型效果有什么提升

PR曲线和ROC曲线都是用于评估分类模型性能的指标，PR曲线反映的是查准率和召回率的关系，而ROC曲线反映的是真正率和假正率的关系。以下是绘制PR和ROC曲线的步骤：

1. 计算模型在测试集上的预测概率值和真实标签，可以通过调用模型的predict_proba()函数或decision_function()函数实现。

2. 根据预测概率值和真实标签，计算模型在不同阈值下的查准率、召回率、真正率和假正率。

3. 绘制PR曲线时，将不同阈值下的查准率和召回率作为坐标轴，绘制出PR曲线，并计算曲线下的面积AUC。

4. 绘制ROC曲线时，将不同阈值下的真正率和假正率作为坐标轴，绘制出ROC曲线，并计算曲线下的面积AUC。

与Baseline模型相比，模型效果有提升的表现为PR曲线和ROC曲线下的面积AUC增大。这意味着新模型能够更好地平衡查准率、召回率和真正率、假正率之间的关系，提高了模型的分类准确度和性能。同时，如果新模型的PR曲线和ROC曲线始终在Baseline模型的曲线上方，说明新模型的分类效果始终优于Baseline模型。

相关问题

PR曲线和roc判断出来的最优模型不一样怎么办

PR曲线和ROC曲线是用来评估二分类模型性能的两个常用指标，它们的不同点在于评估的角度不同。ROC曲线关注的是真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR）之间的关系，而PR曲线关注的是精度（Precision）和召回率（Recall）之间的关系。

当PR曲线和ROC曲线判断出来的最优模型不一样时，我们可以考虑根据具体的应用场景和业务需求来选择更合适的指标。比如，在一些风控场景中，模型的召回率可能比精度更重要，因为漏掉一个风险用户会带来更大的损失；在一些广告推荐场景中，模型的精度可能比召回率更重要，因为用户对推荐结果的质量有更高的要求。

另外，我们也可以尝试使用更全面的评估指标，如F1-score、AUC等，来综合考虑模型的精度和召回率等多个因素，从而更全面地评估模型性能。

PR曲线和ROC曲线的区别是什么？

PR曲线和ROC曲线是用于评估二分类模型性能的常用工具。它们之间的区别如下：

1. 定义不同：PR曲线是以查准率（Precision）为横轴，召回率（Recall）为纵轴绘制的曲线；而ROC曲线是以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，真阳性率（True Positive Rate）为纵轴绘制的曲线。

2. 目标不同：PR曲线关注的是模型在正类样本中的预测准确性，即模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类；而ROC曲线关注的是模型在正类和负类样本中的预测能力，即模型能够正确预测正类和负类的能力。

3. 敏感性不同：PR曲线对正类样本的预测能力更为敏感，因此在正类样本较少或者不平衡的情况下，PR曲线更能反映模型的性能；而ROC曲线对正类和负类样本的预测能力都敏感，因此在正负类样本比例较平衡的情况下，ROC曲线更能反映模型的性能。

4. 阈值选择不同：PR曲线的每个点对应一个阈值，可以根据具体需求选择最佳阈值；而ROC曲线的每个点对应一个阈值，但并不直接提供最佳阈值的选择，需要根据具体需求进行调整。

5. 解释不同：PR曲线的面积（AUC-PR）表示模型在不同阈值下查准率和召回率之间的整体性能；而ROC曲线的面积（AUC-ROC）表示模型在不同阈值下假阳性率和真阳性率之间的整体性能。