很多小伙伴想了解一些在python中如何画pr曲线？那么小编就通过这篇文章来给大家分享一个非常简单的实现方法，我们直接往下看。
如果想使用python画pr曲线的话，代码如下：
sklearn.metrics.precision_recall_curve(y_true, probas_pred, pos_label=None, sample_weight=None)
（一）代码详解
precision(精度)为tp / (tp + fp)，其中tp为真阳性数，fp为假阳性数。
recall(召回率)是tp / (tp + fn)，其中tp是真阳性数，fn是假阴性数。
（二）参数
y_true：array, shape = [n_samples]：真实标签。如果标签不是{-1,1}或{0,1}，那么pos_label应该显式给出。
probas_pred：array, shape = [n_samples] ：正类的预测概率或决策函数
pos_label：int or str, default=None：正类标签。当pos_label=None时，如果y_true为{- 1,1}或{0,1}，则pos_label设置为1，否则将报错。
（三）返回值
precision：array, shape = [n_thresholds + 1]：精度，最后一个元素是1。
recall：array, shape = [n_thresholds + 1]：召回率，最后一个是0
thresholds：array, shape = [n_thresholds <= len(np.unique(probas_pred))]：用于计算精度和召回率的决策函数的阈值。
以上就是小编给大家带来的在python中画pr曲线的方法了，希望大家通过阅读小编的文章之后能够有所收获！如果大家觉得小编的文章不错的话，可以多多分享给有需要的人，大家如果认可我们优草派网站的话也可以多多支持和关注，以便大家了解更多的知识点。
