python PR曲线
时间: 2023-08-24 07:15:13 浏览: 122
基于Python绘制PR曲线与ROC曲线(源码+图片+说明文档).rar
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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]
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