我有多个csv文件,第一行有'precision'和'recall',第二行开始则是对应的数值,请给我一段代码将多个csv文件的P-R曲线画在同一张图片上并保存
时间: 2024-06-10 13:09:09 浏览: 4
以下是Python代码实现多个csv文件绘制P-R曲线并保存图片的示例:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义文件名列表
file_list = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']
# 定义颜色列表
color_list = ['r', 'g', 'b']
# 定义图例列表
legend_list = []
# 循环读取csv文件并绘制P-R曲线
for i, file_name in enumerate(file_list):
# 读取csv文件
df = pd.read_csv(file_name)
# 绘制P-R曲线
plt.plot(df['recall'], df['precision'], color_list[i])
# 添加图例
legend_list.append(file_name)
# 设置图例和标题
plt.legend(legend_list)
plt.title('P-R Curve')
# 保存图片
plt.savefig('PR_curve.png')
```
该代码会读取`file_list`中指定的多个csv文件,每个文件的第一行为`precision`和`recall`,接下来的行为对应的数值。然后,根据每个文件的数据绘制P-R曲线,并将不同文件的曲线用不同的颜色进行区分,最后将所有曲线绘制在同一张图片上并保存。
相关问题
我有一个标签Y和一个预测输出out给我一个完整的代码
好的,以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于计算二分类问题中的准确率、召回率和 F1 值,并绘制 ROC 曲线和 PR 曲线:
```matlab
% 生成标签和预测输出
Y = randi([0 1],100,1);
out = rand(100,1);
% 计算准确率、召回率和 F1 值
tp = sum(Y == 1 & out > 0.5);
fp = sum(Y == 0 & out > 0.5);
tn = sum(Y == 0 & out <= 0.5);
fn = sum(Y == 1 & out <= 0.5);
accuracy = (tp + tn) / (tp + fp + tn + fn);
precision = tp / (tp + fp);
recall = tp / (tp + fn);
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall);
% 绘制 ROC 曲线和 PR 曲线
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(Y,out,1);
figure;
subplot(1,2,1);
plot(X,Y);
xlabel('False positive rate');
ylabel('True positive rate');
title(['ROC curve (AUC = ' num2str(AUC) ')']);
subplot(1,2,2);
plot(T,X);
hold on;
plot(T,Y);
xlabel('Threshold');
ylabel('Precision/Recall');
title('PR curve');
legend('Precision','Recall');
```
在这个示例中,我们首先生成了一个随机的标签向量 `Y` 和一个随机的预测输出向量 `out`。接着,我们根据二分类问题中的 TP、FP、TN 和 FN 定义计算了准确率、召回率和 F1 值。最后,我们使用 `perfcurve` 函数计算了 ROC 曲线和 PR 曲线,并绘制了它们。
precision_recall_curve 第二个参数有负值呢
在sklearn的`precision_recall_curve`函数中,第二个参数是指模型预测的概率得分,一般情况下得分是大于等于0的实数。如果出现了负数的情况,可能是由于模型的设计或者训练出现了问题,需要进一步检查和排查。在这种情况下,可以考虑对模型进行调整或优化,以提高模型的质量和准确性。另外,也可以考虑对数据进行预处理,例如归一化或者标准化,以避免出现负数。
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