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python PR曲线

时间: 2023-08-24 10:15:13 浏览: 119

PR曲线、Loss曲线代码（用python把txt文件中的数据提取出来画线）

PR曲线是指精度（Precision）和召回率（Recall）之间的关系曲线，它是用于评估信息检索系统、文本分类系统等的性能的一种常用方法。在PR曲线中，横轴表示召回率，纵轴表示精度，曲线上每一点的坐标表示在该召回率下的最大精度。通常情况下，PR曲线是一个递增的曲线，表示随着召回率的增加，系统的精度也会相应地增加。在信息检索领域中，PR曲线是评估系统性能的重要指标之一。 loss曲线是指训练神经网络时，损失函数（loss function）在每个训练批次（batch）或每个训练周期（epoch）的取值变化情况。通常来说，随着模型的训练，损失函数的取值会逐渐减小，表示模型在训练数据上的拟合效果越来越好。通过观察loss曲线，我们可以了解模型的训练情况，并作出调整，以达到更好的性能。

PR曲线是用来评估二分类模型性能的一种常用方法。在Python中，可以使用sklearn库中的precision_recall_curve函数来绘制PR曲线。首先，需要导入相关的库和数据集。然后，将数据集划分为训练集和测试集，并构建模型。接下来，使用model.predict_proba函数获取测试集样本属于某个类别的概率。然后，使用precision_recall_curve函数计算P值和R值，并得到对应的阈值。最后，根据precision和recall绘制PR曲线。另外，可以使用sklearn.metrics.average_precision_score函数计算预测值的平均准确率（AP）。该值在0和1之间，越高越好。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python画PR曲线（precision-recall曲线）](https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/104512608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【Python】绘制PR曲线](https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/112531255)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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