pytorch框架中绘制POC曲线代码

要在PyTorch中绘制POC曲线，您可以使用sklearn.metrics模块中的roc_curve函数。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 计算P-R曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score, pos_label=1)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制P-R曲线
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % roc_auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()

其中，y_true和y_score分别是真实标签和预测得分。pos_label参数指定正类的标签，通常为1。该代码将绘制ROC曲线，并在图例中显示AUC值。