MATLAB怎么画pr曲线

MATLAB中绘制Precision-Recall (PR) 曲线通常用于评估分类模型的性能，尤其是在不平衡数据集上。下面是创建PR曲线的基本步骤：

1. **导入数据和预测结果**：
首先，你需要有实际的标签（ground truth labels）以及模型的预测概率或类别。假设`y_true`是真实标签数组，而`y_pred_prob`是模型对正类的概率预测。

load('your_dataset.mat'); % 从文件加载数据
y_true = ...; % 真实标签
y_pred_prob = ...; % 模型预测的概率值

2. **计算 Precision 和 Recall**：
使用`confusionmat`函数得到混淆矩阵，然后根据需要转换为 Precision 和 Recall。例如，对于二分类问题，你可以使用`binaryLabels`选项。

[~, prec, recall, ~] = confusionmat(y_true, find(y_pred_prob > 0.5), 'Positive', 1);

3. **绘制 PR 曲线**：
使用`plot`函数绘制 Precision 对于不同 Recall 的点，并添加线性拟合，显示曲线。这里我们可以使用` stairs`函数表示每个 Recall 值对应的 Precision，因为 PR 曲线通常是阶梯状的。

prec = prec(2:end); % 去除第一个值（一般为0）
recall = recall(2:end);

stairs(recall, prec, 'b-o') % 绘制 PR 曲线
xlabel('Recall')
ylabel('Precision')
title('Precision vs. Recall Curve')
hold on
fitLine = polyfit(recall, prec, 1); % 计算线性回归
plot(fitLine(1)*recall + fitLine(2), 'r--', 'LineWidth', 2) % 添加拟合线
hold off

4. **保存和展示**：
最后，可以使用`saveas`或直接在MATLAB环境中预览图像。

print('-dpng', 'pr_curve.png') % 保存为PNG文件