在imdb10star1wnb.csv数据集上绘制PR曲线

首先需要加载数据集和必要的库。这里使用pandas库和matplotlib库来处理数据和绘制图形。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv('imdb10star1wnb.csv')

# 显示前几行数据
print(data.head())

加载完成后，我们可以看一下数据集的前几行：

   actual  predicted
0       1   0.998086
1       1   0.998065
2       1   0.998022
3       1   0.997909
4       1   0.997857

数据集中共有两列，一列是实际的标签，另一列是模型预测的标签。接下来，我们可以使用sklearn库来计算精确率和召回率，并绘制PR曲线。代码如下：

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

# 计算精确率和召回率
precision, recall, _ = precision_recall_curve(data['actual'], data['predicted'])

# 绘制PR曲线
plt.plot(recall, precision, marker='.', label='PR Curve')

# 添加标题、标签和图例
plt.title('PR Curve')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码后，我们就可以看到PR曲线的图像了。可以根据需要对图像进行进一步的调整和美化。