如果用decision_function产生的结果作为precision_recall_curve的第二个参数，如果有负值怎么办

如果使用 `decision_function` 产生的结果作为 `precision_recall_curve` 函数的第二个参数，但是这些结果中存在负值，可以考虑将其转换为概率得分。一种可行的方法是使用 `sigmoid` 函数，将距离值映射到 0 到 1 之间的概率值。具体地，对于二分类问题，可以使用以下公式将距离值 `d` 转换为概率值 `p`：

p = 1 / (1 + exp(-d))

其中，exp 表示自然指数函数，即 e 的 x 次幂。

对于多分类问题，可以使用 softmax 函数将距离值转换为概率值。具体地，假设有 k 个类别，样本点 i 的距离值为 d[i]，则该样本点属于第 j 个类别的概率为：

p[i][j] = exp(d[i][j]) / (sum(exp(d[i]))), j = 1,2,...,k

其中，exp 表示自然指数函数，sum 表示对向量中所有元素求和。

将距离值转换为概率值后，就可以将其作为 `precision_recall_curve` 函数的第二个参数使用了。