pr曲线绘制python

绘制 PR 曲线可以使用 Python 中的 Matplotlib 库。PR 曲线是二元分类问题中常用的评价指标，它显示了不同阈值下的精度和召回率之间的关系。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于绘制 PR 曲线：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import precision_recall_curve

# 实际的类别标签和预测概率
y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1]
y_scores = [0.2, 0.8, 0.6, 0.9, 0.3, 0.1, 0.7, 0.5, 0.4, 0.85]

# 计算精度和召回率
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)

# 绘制 PR 曲线
plt.plot(recall, precision, marker='.', label='PR Curve')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.legend()
plt.show()

运行此代码将绘制出一个 PR 曲线图表。你可以将 `y_true` 和 `y_scores` 替换为您的数据，以生成针对您的分类器的 PR 曲线。