按你的方法得到了probs，我要如何使用modEvA包绘制PR曲线呢？

如果你想使用`modEvA`包绘制PR曲线，你可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保已安装`modEvA`包。如果尚未安装，可以使用以下代码进行安装：

install.packages("modEvA")

接下来，你需要将预测概率值（`probs`）和真实标签（`true_labels`）转换为`modEvA`包所需的格式。可以使用以下代码进行转换：

library(modEvA)

# 将预测概率值和真实标签转换为modEvA包所需的格式
pred_labels <- ifelse(probs >= 0.5, 1, 0)

# 创建一个BinaryClassification对象
binary_obj <- BinaryClassification(predictions = pred_labels, observations = true_labels)

然后，你可以使用`plotPRC`函数绘制PR曲线。以下是一个示例：

# 绘制PR曲线
plotPRC(binary_obj)

这将在R的图形设备中绘制PR曲线。

请注意，上述代码中的阈值（0.5）只是一个示例。你可以根据具体情况调整阈值。此外，`modEvA`包还提供了其他绘图函数和功能，你可以根据需要进一步探索。

请确保已经对预测概率值和真实标签进行了正确的转换，并且数据格式符合`modEvA`包的要求。

相关问题

could not find function "BinaryClassification"。modEvA并不是以这种方式绘制PR曲线吧？

对不起，我之前给出的回答中的`BinaryClassification`是一个错误的函数名，并不是`modEvA`包中的函数。我非常抱歉给你带来了困惑。

在`modEvA`包中，绘制PR曲线的函数是`plot_PR()`。以下是使用`modEvA`包绘制PR曲线的正确步骤：

首先，确保已安装`modEvA`包。如果尚未安装，可以使用以下代码进行安装：

install.packages("modEvA")

接下来，你需要将预测概率值（`probs`）和真实标签（`true_labels`）组合为一个数据框。可以使用以下代码进行组合：

# 创建一个数据框，包含预测概率和真实标签
pr_data <- data.frame(probabilities = probs, labels = true_labels)

然后，你可以使用`plot_PR()`函数绘制PR曲线。以下是一个示例：

# 绘制PR曲线
plot_PR(pr_data)

这将在R的图形设备中绘制PR曲线。

请确保已经对预测概率值和真实标签进行了正确的转换，并且数据格式符合`modEvA`包的要求。如果你需要进一步自定义和调整图形，`plot_PR()`函数还提供了一些额外的参数选项，你可以根据需要进行设置。再次对之前的错误给你带来的困惑向你道歉。

怎么使用R语言绘制PR curve？

你可以使用R语言中的一些库来绘制PR曲线（Precision-Recall Curve）。

首先，你需要计算模型的预测概率和真实标签。假设你的模型预测为`predictions`，真实标签为`labels`，可以使用以下代码计算预测概率和真实标签：

# 假设你的模型预测为 predictions，真实标签为 labels

# 计算预测概率
probs <- predictions[, 2]

# 将真实标签转换为二进制形式
true_labels <- ifelse(labels == "positive", 1, 0)

接下来，你可以使用`PRROC`库来计算PR曲线的精确度和召回率。如果尚未安装该库，你可以使用以下代码进行安装：

install.packages("PRROC")

然后，你可以使用以下代码计算PR曲线的精确度和召回率：

library(PRROC)

# 计算PR曲线的精确度和召回率
pr_data <- pr.curve(scores.class0 = probs, weights.class0 = true_labels)

# 提取精确度和召回率的值
precision <- pr_data$precision
recall <- pr_data$recall

最后，你可以使用R中的绘图函数（如`ggplot2`）来绘制PR曲线。以下是一个简单的例子：

library(ggplot2)

# 创建数据框
pr_df <- data.frame(precision = precision, recall = recall)

# 绘制PR曲线
ggplot(data = pr_df, aes(x = recall, y = precision)) +
  geom_line() +
  labs(x = "Recall", y = "Precision", title = "PR Curve")

这样，你就可以使用R语言绘制PR曲线了。请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据需要进行更多的自定义和调整。