多分类 画PR 曲线

多分类问题的PR曲线是针对每一种类别计算对应的精确率和召回率，从而得到多组(P, R)值，其中P代表精确率，R代表召回率。通过绘制这些点，可以得到多分类的PR曲线。

在PR曲线中，横轴表示召回率R，纵轴表示精确率P。每一个类别对应的PR曲线可以画成一条曲线，不同类别的曲线可以在同一个坐标系中绘制出来。曲线的形状可以反映出每个类别的分类性能，例如，曲线越接近上方的左上角，表示该类别的分类性能越好。

需要注意的是，由于绘制多分类PR曲线需要计算每个类别的精确率和召回率，因此需要有多组(P, R)值。在实际应用中，可以使用各种分类算法来获得每个类别的精确率和召回率，然后将这些值绘制成PR曲线，以评估模型在多分类问题中的性能。

绘制多分类PR曲线的过程相对较复杂，需要对每个类别进行相关的计算和绘制。如果你需要更详细的步骤和方法，可以参考相关的学术文献或资料。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python多分类问题pr曲线绘制（含代码）](https://blog.csdn.net/WYKB_Mr_Q/article/details/120964923)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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