metrics.precision_recall_curve设置阈值
时间: 2023-09-04 18:13:27 浏览: 78
`precision_recall_curve`函数是用于计算二分类模型的精度-召回率曲线的函数。在使用此函数时,可以通过传入一个阈值数组来设置不同的阈值,以便计算精度和召回率。
例如,可以这样使用`precision_recall_curve`函数来计算在不同阈值下的精度和召回率:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
# y_true是真实标签,y_scores是预测得分
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
# 打印不同阈值下的精度和召回率
for i in range(len(thresholds)):
print("Threshold: {:.2f}, Precision: {:.4f}, Recall: {:.4f}".format(thresholds[i], precision[i], recall[i]))
```
在上面的代码中,`y_true`是真实标签(通常是0或1),`y_scores`是模型预测得分。函数将返回一个元组,其中包含不同阈值下的精度、召回率和阈值本身。
对于每个阈值,可以打印出精度和召回率,以便更好地理解模型的性能。
相关问题
sklearn.metrics中precision_recall_curve
可以使用sklearn.metrics中的precision_recall_curve函数来计算precision-recall曲线。该函数的参数包括y_true(真实标签)、probas_pred(预测概率值)、pos_label(正类标签,默认为None)和sample_weight(样本权重,默认为None)\[1\]。该函数会返回precision(精确率)、recall(召回率)和thresholds(阈值)三个数组\[3\]。你可以通过导入precision_recall_curve函数并传入相应的参数来计算PR曲线\[3\]。例如,你可以使用以下代码计算PR曲线:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
y_true = \[0, 0, 1, 1\]
y_score = \[0.1, 0.4, 0.35, 0.8\]
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score)
print(precision)
print(recall)
print(thresholds)
```
运行以上代码会输出precision、recall和thresholds的值\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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]
- *3* [python计算PR曲线sklearn.metrics.precision_recall_curve](https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/107793043)[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 ]
metrics.precision_recall_curve的使用方法
`sklearn.metrics.precision_recall_curve` 是用于计算二分类问题中不同概率阈值下的精确度和召回率的函数。
具体使用方法如下:
1. 导入所需的库和模块:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 准备好真实标签(y_true)和预测概率(y_score),并调用 precision_recall_curve 函数计算精确度、召回率和阈值:
```python
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score)
```
其中,y_true 是真实标签,y_score 是模型预测的概率值。
3. 可以使用 Matplotlib 将精确度和召回率绘制成曲线图:
```python
plt.plot(recall, precision, label='Precision-Recall Curve')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.legend()
plt.show()
```
需要注意的是,使用 `precision_recall_curve` 函数计算精确度、召回率和阈值时,y_score 中必须为正类的概率值。如果 y_score 中为正类和负类的概率值,需要将正类的概率值提取出来,作为 y_score 的输入。另外,precision、recall 和 thresholds 的长度不一定相同。
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