pr曲线的绘制方法

pr曲线的绘制方法
PR曲线（Precision-Recall curve）用于评估分类模型在不同阈
值下的准确率和召回率之间的权衡关系。

绘制PR曲线的方法
如下：
1. 首先，需要明确评价指标的定义。

在PR曲线中，横轴表示
召回率（Recall），纵轴表示准确率（Precision）。

因此，需
要计算分类模型在不同阈值下的准确率和召回率。

2. 在测试集上使用分类模型进行预测，并得到模型预测的结果：分类标签和相应的概率（或决策分数）。

3. 使用不同的阈值将概率（或决策分数）转换为分类标签，例如将概率大于0.5的样本预测为正例，小于等于0.5的样本预
测为负例。

4. 根据阈值和模型预测结果，计算准确率和召回率。

准确率可以通过以下公式计算：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表
示真正例的数量，FP表示假正例的数量。

召回率可以通过以
下公式计算：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假负例的
数量。

5. 使用不同的阈值重复步骤3和步骤4，记录不同阈值下的准
确率和召回率。

6. 绘制PR曲线时，可以使用线图或者散点图。

横轴表示召回率，纵轴表示准确率。

将不同阈值下的准确率和召回率作为点
绘制在图上，并将点按照阈值的大小进行连接，得到PR曲线。

7. 可以通过计算PR曲线下的面积（Area Under the PR Curve，AUPRC）来评估模型在准确率和召回率之间的整体性能。

面
积越大，模型的性能越好。

需要注意的是，PR曲线适用于正负样本不平衡的分类问题，
并且对于严重偏斜的数据集，PR曲线可能更能反映模型的性能。