求AUC值和PR曲线，给出代码

计算 AUC 值和绘制 PR 曲线的代码如下：

# 计算 AUC 值
from sklearn.metrics import precision_recall_curve

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_pred)
auc_score = auc(recall, precision)

print('AUC:', auc_score)

# 绘制 PR 曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(recall, precision, color='navy', lw=2, label='PR curve (area = %0.2f)' % auc_score)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

这里使用了 `precision_recall_curve` 函数计算 PR 曲线上的点，然后使用 `auc` 函数计算曲线下的面积。注意，PR 曲线的横轴是 Recall，纵轴是 Precision。

相关问题

如何对测试集中的数据求Acc、Precision、Recall、PR曲线、F1值、TRR值、FRR值、AUC值、ROC曲线，给出具体代码

以下是一个Python代码示例，用于对测试集中的数据求Acc、Precision、Recall、PR曲线、F1值、TRR值、FRR值、AUC值、ROC曲线：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
from sklearn.metrics import f1_score, roc_auc_score, roc_curve, precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# 预测结果和真实标签
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]
y_true = [0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]

# 计算Acc、Precision、Recall、F1值、TRR值、FRR值
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
trr = recall
frr = 1 - specificity

# 计算PR曲线和F1值
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_pred)
f1_scores = 2 * precision * recall / (precision + recall)

# 绘制PR曲线和F1值
plt.plot(recall, precision, label='PR curve')
plt.plot(recall, f1_scores[:-1], label='F1 score')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.legend(loc="lower left")
plt.show()

# 计算AUC值和ROC曲线
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

其中，y_pred和y_true分别为预测结果和真实标签，可以根据自己的数据进行相应修改。通过sklearn.metrics库中的函数，可以方便地计算出Acc、Precision、Recall、F1值、TRR值、FRR值、AUC值、ROC曲线和PR曲线。绘制PR曲线和ROC曲线可以使用matplotlib库。

用保存好的模型计算测试集上的Acc值、Rrecision值、Recall值、PR曲线、F1值、TRR值、FRR值、ROC曲线、AUC值，给出代码

好的，下面是使用保存好的模型计算各种性能指标的代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc, confusion_matrix, precision_recall_curve

# 加载保存的模型
model = keras.models.load_model('my_model.h5')

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)

# 计算各种性能指标
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

# 计算TPR、FPR和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test, y_pred).ravel()
trr = tp / (tp + fn)
frr = fn / (tn + fp)

# 绘制ROC曲线
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

# 绘制PR曲线
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_pred)
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(recall, precision, color='darkorange', lw=2, label='PR curve')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

# 输出各种性能指标
print('Accuracy:', acc)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)
print('TRR:', trr)
print('FRR:', frr)
print('AUC:', roc_auc)

首先，使用`keras.models.load_model`函数加载保存的模型。然后，在测试集上进行预测，并将输出值转换为二进制的分类标签。接下来，使用`accuracy_score`、`precision_score`、`recall_score`和`f1_score`函数计算准确率、精确率、召回率和F1值，并使用`confusion_matrix`函数计算TP、TN、FP和FN的个数，进一步计算TRR和FRR。使用`roc_curve`函数计算ROC曲线的FPR、TPR和阈值，并计算AUC值。最后，使用Matplotlib绘制ROC曲线和PR曲线，并将各种性能指标输出到屏幕上。