R语言 PR曲线 召回曲线

PR曲线和召回曲线是评估分类模型性能的两种常用方法。在R语言中，可以使用以下代码绘制PR曲线和召回曲线：

1. PR曲线

library(PRROC)
# 假设有一个二分类模型，其预测结果保存在y_pred中，真实标签保存在y_true中
pr <- pr.curve(scores.class0 = y_pred, weights.class0 = y_true)
plot(pr, main = "PR Curve", xlab = "Recall", ylab = "Precision")

2. 召回曲线

library(ROCR)
# 假设有一个二分类模型，其预测结果保存在y_pred中，真实标签保存在y_true中
pred <- prediction(y_pred, y_true)
perf <- performance(pred, "tpr", "fpr")
plot(perf, main = "ROC Curve", xlab = "False Positive Rate", ylab = "True Positive Rate")

其中，y_pred和y_true均为长度相等的向量，分别表示模型对样本的预测值和真实标签。PRROC和ROCR是两个常用的R语言包，分别用于绘制PR曲线和召回曲线。