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這篇文章將為大家詳細講解有關python畫pr曲線的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
1、用python畫pr曲線的代碼如下：
sklearn.metrics.precision_recall_curve(y_true, probas_pred, pos_label=None, sample_weight=None)
2、代碼詳解
precision(精度)為tp / (tp + fp)，其中tp為真陽性數，fp為假陽性數。
recall(召回率)是tp / (tp + fn)，其中tp是真陽性數，fn是假陰性數。
參數：
y_true：array, shape = [n_samples]：真實標簽。如果標簽不是{-1,1}或{0,1}，那么pos_label應該顯式給出。
probas_pred：array, shape = [n_samples] ：正類的預測概率或決策函數
pos_label：int or str, default=None：正類標簽。當pos_label=None時，如果y_true為{- 1,1}或{0,1}，則pos_label設置為1，否則將報錯。
返回值：
precision：array, shape = [n_thresholds + 1]：精度，最后一個元素是1。
recall：array, shape = [n_thresholds + 1]：召回率，最后一個是0
thresholds：array, shape = [n_thresholds <= len(np.unique(probas_pred))]：用于計算精度和召回率的決策函數的閾值
關于python畫pr曲線的方法就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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