precision_recall_curve怎么用

precision_recall_curve是一个sklearn库中的函数，用于计算分类器的精确度和召回率。它接受三个参数：真实标签、分类器输出的概率和阈值。

以下是一些使用precision_recall_curve的示例代码：

from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# 真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1]
# 分类器输出的概率
y_score = [0.1, 0.8, 0.7, 0.3, 0.6, 0.2, 0.4, 0.9, 0.5, 0.6]

# 计算精确度和召回率
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score)

# 绘制精确度-召回率曲线
plt.plot(recall, precision)
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall Curve')
plt.show()

在这个例子中，我们假设有一个二元分类问题，有10个样本。y_true是10个样本的真实标签，其中1表示正样本，0表示负样本；y_score是分类器输出的概率，表示每个样本为正样本的概率。

计算出的precision和recall分别是数组，对应于不同的阈值。thresholds是分类器输出的概率中所有可能的阈值。

最后，我们绘制了精确度-召回率曲线，以可视化分类器的性能。