python pr曲线

在Python中，PR曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型性能的图形工具，它展示了分类器在不同召回率（True Positive Rate，TPR，即真正例占所有正例的比例）下的精确度（Precision，TP/(TP+FP），即正确预测为正例的数量占预测为正例的总数）。相比于传统的ROC曲线（Receiver Operating Characteristic），PR曲线更关注模型在不平衡数据集上的效果，因为它是直接衡量正样本识别能力的。

绘制PR曲线通常需要以下步骤：
1. 对模型进行预测，并计算出每个预测结果的精确度和召回率。
2. 将这些点按照召回率升序排列，形成一系列的点。
3. 连接这些点，形成一条曲线。