pytorch 绘制 pr 曲线
时间: 2023-11-04 22:59:30 浏览: 150
Faster_RCNN绘制P-R曲线、检测视频
可以使用sklearn.metrics模块中的precision_recall_curve函数来计算每个可能的阈值下的精度和召回率,并绘制对应的PR曲线。以下是一个简单的代码示例:
```python
import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建随机样本
y_true = np.random.randint(2, size=100)
y_pred = np.random.randn(100)
# 将numpy数组转换为pytorch张量
y_true = torch.from_numpy(y_true)
y_pred = torch.from_numpy(y_pred)
# 计算精度和召回率
precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_pred)
# 绘制PR曲线
plt.plot(recalls, precisions)
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('PR Curve')
plt.show()
```
在本示例中,pr曲线是基于随机的二元分类标签和预测值绘制的。您可以将y_true和y_pred替换为您的测试数据集的真实标签和预测值。
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