Precision recall curve

Precision recall curve是一种用于评估分类模型性能的指标，它是由分类器在不同阈值下，精确度（Precision）和召回率（Recall）之间的关系所组成的曲线。更具体地说，Precision recall curve会将不同阈值下的Precision和Recall绘制在同一坐标系中，从而可以直观地评估分类器在不同预测阈值下的性能。一般来说，Precision recall curve越靠近右上角，代表分类器的性能越好，因为此时分类器能够同时保证高精确度和高召回率。

相关问题

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve disp = plot_precision_recall_curve(classifier, X_test, y_test) disp.ax_.set_title('2-class Precision-Recall curve')中的classifier如何定义

classifier是一个机器学习模型，可以是分类器或回归器。在这个例子中，它是一个分类器，可以是任何实现了sklearn中分类器接口的模型，比如SVM、决策树、随机森林等。在这段代码中，classifier是一个已经训练好的模型，用于预测测试集X_test的标签，并与真实标签y_test进行比较，从而绘制出精度-召回率曲线。

Precision-Recall Curve计算公式

Precision-Recall Curve（PR Curve）是用于评估二分类模型的一种常用方法，它将模型的 Precision 和 Recall 两个指标绘制在同一张图上，用来观察模型在不同阈值下的表现。

PR Curve 的计算公式如下：

首先，对模型的预测结果进行排序，将预测值从高到低排列。

然后，从最高预测值开始逐步降低阈值，将预测结果分为正例和负例。

在每个阈值下，计算出模型的 Precision 和 Recall 值：

Precision = TP / (TP + FP)

Recall = TP / (TP + FN)

其中，TP 表示 True Positive，即真正例；FP 表示 False Positive，即假正例；FN 表示 False Negative，即假负例。

最后，将不同阈值下的 Precision 和 Recall 值绘制成 PR Curve。