sklearn算pr面积
时间: 2023-08-08 10:05:14 浏览: 56
在scikit-learn(sklearn)中,你可以使用`sklearn.metrics.precision_recall_curve`函数来计算PR曲线下的面积(PR AUC)。这个函数会根据给定的预测概率和真实标签计算出对应的精确率(precision)、召回率(recall)以及阈值(thresholds)。
下面是一个示例代码,展示了如何计算PR AUC:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve, auc
# 假设你有预测概率和真实标签
y_scores = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]
y_true = [0, 1, 1, 0]
# 计算精确率、召回率和阈值
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
# 计算PR AUC
pr_auc = auc(recall, precision)
print("PR AUC:", pr_auc)
```
在这个示例中,`y_scores`是模型的预测概率,`y_true`是对应的真实标签。通过`precision_recall_curve`函数计算得到精确率、召回率和阈值,然后使用`auc`函数计算PR AUC。
注意,这个函数要求预测概率是正类的概率,而不是类别标签。如果你的模型输出的是类别标签,你需要将其转换为概率值再进行计算。
相关问题
sklearn算pr曲线面积
要计算PR曲线下的面积,可以使用scikit-learn库中的`sklearn.metrics.auc`函数。但是需要注意的是,该函数计算的是ROC曲线下的面积,而不是PR曲线。
要计算PR曲线下的面积,可以使用`sklearn.metrics.precision_recall_curve`函数计算出PR曲线上的所有点,然后使用数值积分方法(比如梯形法则)来估计面积。
以下是一个示例代码,演示如何使用`precision_recall_curve`和数值积分方法来计算PR曲线下的面积:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import numpy as np
# 假设真实标签为y_true,预测概率为y_scores
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0])
y_scores = np.array([0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9, 0.1])
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
# 计算PR曲线下的面积
pr_auc = np.trapz(precision, recall)
print("PR曲线下的面积:", pr_auc)
```
在上述示例中,`y_true`是真实标签,`y_scores`是预测概率。然后使用`precision_recall_curve`计算出PR曲线上的所有点的精确率和召回率。最后,使用`np.trapz`函数计算数值积分来估计PR曲线下的面积。
注意,这只是一种近似计算PR曲线下面积的方法,因为PR曲线通常是不连续的。如果需要更精确的计算,可以考虑使用更高级的数值积分方法或者使用其他专门用于计算PR曲线下面积的工具。
sklearn画pr曲线
可以的,我可以回答这个问题。SKlearn中的metrics模块提供了plot_precision_recall_curve()函数,可以轻松绘制PR曲线。您可以先用sklearn训练出您的机器学习模型,然后使用该函数生成PR曲线。