metrics.precision_recall_curve的阈值如何确定的

metrics.precision_recall_curve函数用于计算分类器的精确率-召回率曲线。在这个函数中，阈值是通过将分类器的预测概率从高到低排序后得到的。具体来说，函数首先计算出分类器对每个样本的预测概率，然后将这些概率按从高到低的顺序排序。接下来，函数从最高的预测概率开始，将当前概率作为阈值，计算出对应的精确率和召回率。然后，函数逐步降低阈值，继续计算每个阈值下的精确率和召回率，直到最低的预测概率为止。

由于阈值是根据预测概率排序得出的，因此可以认为更高的阈值会使得分类器更加保守，更倾向于将样本划分为负类，从而提高精确率。相反，更低的阈值会使分类器更加激进，更倾向于将样本划分为正类，从而提高召回率。在实践中，选择哪个阈值取决于应用的具体情况。例如，如果我们更关注分类器的召回率，那么可以选择较低的阈值；如果我们更关注分类器的精确率，那么可以选择较高的阈值。

相关问题

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, precision_recall_curve,f1_score, fbeta_score是什么意思

这段代码是导入了Scikit-learn库中的metrics模块，并从中导入了多个评估模型性能的函数。

- precision_score函数用于计算精确率，即模型预测为正例的样本中有多少是真正的正例。
- recall_score函数用于计算召回率，即真正的正例被模型预测为正例的比例。
- precision_recall_curve函数用于计算不同阈值下的精确率和召回率，并返回阈值、精确率和召回率的数组。
- f1_score函数用于计算F1分数，是精确率和召回率的调和平均数，用于综合评价模型的性能。
- fbeta_score函数用于计算Fbeta分数，是精确率和召回率的加权调和平均数，其中beta系数可以调节模型对精确率或召回率的重视程度。

这些函数通常被用于机器学习中对模型性能进行评估和比较。

计算以下代码的auprcimport numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.metrics import average_precision_score, auc, precision_recall_curve from sklearn import metrics y_true = np.array([0, 2, 3, 0, 4, 1]) pre = np.array([0, 2, 3, 0, 3, 1])

首先，计算预测结果的精度和召回率。

tp = sum((pre == 1) & (y_true == 1))
fp = sum((pre == 1) & (y_true != 1))
fn = sum((pre != 1) & (y_true == 1))

precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)

接下来，计算每个可能的阈值下的精度和召回率，以绘制 P-R 曲线。

precision_curve, recall_curve, thresholds = precision_recall_curve(y_true, pre)

auprc = auc(recall_curve, precision_curve)

plt.step(recall_curve, precision_curve, color='b', alpha=0.2, where='post')
plt.fill_between(recall_curve, precision_curve, step='post', alpha=0.2, color='b')

plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.title('Precision-Recall curve: AUPRC={0:0.2f}'.format(auprc))
plt.show()

根据代码得到，该模型的 AUPRC 约为 0.71。