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：intorstr,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

以上內容為大家介紹了python怎么畫pr曲線?希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。