P-R曲线绘制 *鸢尾花

最新推荐文章于 2025-03-24 10:31:54 发布
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文章标签： 机器学习 pytorch python 人工智能
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一、P-R曲线

PR曲线（Precision-Recall Curve）是衡量二分类模型性能的一种评价指标。它是通过改变阈值，绘制出precision（精确率）和recall（召回率）两种指标对应的曲线。

精确率：预测为正类的数据中实际为正类的比例，公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例，FP表示假正例

Precision=\frac{Tp}{TP+FP}

召回率：所有正样本中被预测为正的比例，公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中TP表示真正例，FN表示假负例

Recll=\frac{TP}{TP+FN}

不同的阈值会导致精确率和召回率的变化，相应地，PR曲线会在precision-recall空间中绘制出各个阈值对应的点。曲线下面积（AUC-PR）越大，说明模型性能越好。PR曲线相对于ROC曲线，对于类别数据不平衡和少数类识别更加敏感。

二、数据集

同上一篇文章，自取。

三、代码<
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机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P-R曲线
master_hunter的博客
09-24 2848
文章目录 前言 一、是？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 本人大数据专业初入大三刚刚接触机器学习这一课程，教材是最典型的西瓜书，第一次作业当然就是利用本专业语言多功能python语言结合书内容尝试自己构建P-R曲线以及延伸指标曲线。当然初入一些算法和机器学习的一些库还不是很熟练掌握，有待提升自己的编程结合能力。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案...
使用R语言绘制PR曲线并可视化模型结果
PixelCoder的博客
08-17 791
在本文中，我们将介绍如何使用R语言绘制PR曲线，并以图表形式展示模型的性能。现在我们已经有了一个训练好的模型，接下来我们将计算模型在测试集上的预测概率和真实标签。通过以上的步骤，我们成功地使用R语言绘制了PR曲线，并可视化了模型的性能。运行上述代码后，我们会得到一张带有PR曲线的图表，横轴为召回率（Recall），纵轴为精确率（Precision）。这个图表可以帮助我们评估模型在不同阈值下的性能，并选择合适的阈值来平衡召回率和精确率。通过以上的步骤，我们成功地使用R语言创建了一个简单的模型，并使用。
机器学习入门案例：鸢尾花数据集分类 绘制PR曲线
MineData
08-02 3313
案例使用鸢尾花数据集进行分类预测，并绘制评价分类性能的PR曲线图认识分类任务和数据集Iris(鸢尾花)数据集案例演示中使用的是有监督的机器学习算法：SVM 支持向量机建立模型的流程如...
二分类数据集_机器学习入门案例：鸢尾花数据集分类 绘制PR曲线
weixin_39915171的博客
12-03 733
案例使用鸢尾花数据集进行分类预测，并绘制评价分类性能的PR曲线图认识分类任务和数据集Iris(鸢尾花)数据集案例演示中使用的是有监督的机器学习算法：SVM 支持向量机建立模型的流程如下：训练接和测试集的拆分：使用留出法(Hold-Out Method)按照一定的比例将数据分为训练集和测试集分类问题：分类性能评价和PR图分类性能度量—准确率分类性能度量—精确率和召回率精确率是分类预测结...
机器学习性能评估指标之PR曲线（Precision-Recall Curve）
最新发布
浩瀚之水的专栏
03-24 2194
PR曲线是评估分类模型性能的重要工具，特别适用于类别不平衡或需要重点关注正类识别能力的任务（如疾病诊断、欺诈检测）。
PR曲线的绘制
weixin_54881329的博客
11-06 5124
P-R曲线就是关于精确率precision和召回率recall的曲线，recall为横坐标，precision 为纵坐标。T表示正确预测；F表示错误预测；N表示预测为负样本；P表示预测为正样本
利用鸢尾花数据集画出P-R曲线 python
03-18
#coding=utf-8 """ #演示目的：利用鸢尾花数据集画出P-R曲线 """ print(__doc__) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import svm, datasets from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import average_precision_score from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier #from sklearn.cross_validation import train_test_split #适用于anaconda 3.6及以前版本 from sklearn.model_selection import train_test_split#适用于anaconda 3.7 #以iris数据为例，画出P-R曲线 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 标签二值化,将三个类转为001, 010, 100的格式.因为这是个多类分类问题，后面将要采用 #OneVsRestClassifier策略转为二类分类问题 y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2]) n_classes = y.shape[1] print (y)
P-R曲线绘制——鸢尾花
lili_lak的博客
04-15 1027
在训练集上训练出二分类模型后我们将测试集中的数据输入模型，这时我们可以计算得到这些数据属于某个类别的概率，将这些预测概率从小到大排列，然后将分类阈值依次设为[0，1]区间中不同的概率值并计算这时的准确率和召回率，最后将这些准确率和召回率在二维坐标系中连起来就得到了ROC曲线。SVM的目标是找到一个超平面，使得不同类别的样本点最大化到该超平面的距离。P-R曲线，是指以查准率（亦称准确率）为纵轴、查全率（亦称召回率）为横轴画出的曲线，反映了查准率随查全率的变化趋势，在机器学习中常用于二分类模型的评价及选择。
鸢尾花数据的可视化，并使用Sklearn训练svm和lr模型并绘制出各自的ROC与P-R曲线.zip
04-02
在机器学习领域中，“鸢尾花”是指一个经典的多类分类问题的数据集，称为“Iris dataset”或“安德森鸢尾花卉数据集”。该数据集最早由英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪（Ronald Fisher）于1936年收集并整理发表...
PR曲线（ROC曲线）是如何画出来的？
weixin_42285610的博客
10-11 5140
T:True--正确预测 F:False--错误预测 N: Negative--预测为负样本 P: Positive--预测为正样本 （PR曲线中的R）Recall = TP/(TP+FN)=TP / T（真阳率/召回率），所有正样本中有多大比例预测为正样本。 （PR曲线中的P）Precesion = TP/(TP+FP) =TP / P（精准率），所有预测为正样本中有多大比例为真正的正样本。 在ROC空间，ROC曲线越凸向左上方向效果越好。与ROC曲线左上凸不同的是，PR曲线是右上凸效果越好。
PR曲线
Cleansely的博客
12-17 477
文章目录流程生成假数据PR计算绘图 流程 一组数据，已知类别和预测得分，按得分排序 将得分的各个值作为阈值，计算精确率和召回率 绘制图像 生成假数据 数据：label，score 假数据中 score大于0.5，则label以70%取‘t’，以此类推 import random data = [] for i in range(200): score = random.random() if score > 0.5: if random.random() >
P-R曲线的绘制
weixin_55773387的博客
10-20 1万+
“p” 是precition，是查准率，也是我们常用到的准确率。 “r” 是recall，是查全率，也叫召回率。
绘制yolov3 P-R曲线的脚本draw_pr_py3.py
12-04
能够进行绘制yolov3算法模型的P-R曲线的脚本draw_pr_py3.py，python3环境下运行。
R语言中绘制ROC曲线和PR曲线
weixin_34178244的博客
05-06 1610
接收器操作特性（ROC）曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。 预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构： 预测/参考类+1-1 +1 TP FP -1 FN TN 这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误报的数量（模型错误地预测正类），FN表示假阴性的数量（模型错误地预测阴性类），TN表示...
R中快速绘制PR曲线并计算AUPR-modEvA包
7元的博客
04-19 6078
前言： 绘制ROC曲线的R包有很多，例如pROC、ROCR等，并可以获得AUC，有的顺便可以绘制ROC曲线，但不能获得AUPR。最近需要获取AUPR，但查询网上几乎没有关于AUPR的，这里查找到一个简单的R包-modEvA，写下使用的简单案例。 术语： PR曲线：precision-recall curve，以recall作为横坐标轴，precision作为纵坐标轴 AUPR：Area u...
机器学习（）PR曲线绘制
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TIAN妹的博客
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P-R 曲线 Ground Truth
roc曲线怎么绘制_ROC曲线和PR曲线
weixin_39931362的博客
11-22 487
在机器学习中，ROC曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度，当处理一些高度不均衡的数据集时，PR曲线能表现出更多的信息。在二分类问题中，分类器将一个实例的分类标记为正例还是负例，这可以用一个混淆矩阵来表示TP:指正确分类成为正的样本数，实际为正，预测为正FP：指错误分类为正的样本数，实际为负，预测为正FN：指错误分类为负的样本数，实际为正，预测为负TN：指正确分类为负的样本数，实际为负，...
机器学习：绘制PR曲线
weixin_51998427的博客
11-03 2978
在了解两条曲线之前，先来看下如下的混淆矩阵在一个二分类问题中把正例正确判定为正例，表示为TP（true positive）把正例错误判定为负例，表示为FN（false negative）把负例正确判定为负例，表示为TN（true negative）把负例错误判定为正例，表示为FP（false positive）Precision=TP/(TP+FP)Recall=TP/(TP+FN)TPR=TP/(TP+FN)FPR=FP/
机器学习基础---pr曲线的绘制
weixin_51123341的博客
10-19 2065
总共有8个西瓜，有一个分类器，它的预测情况如下表设置不同阈值时，将得到不同的P值（Precision，查准率）和R值（Recall，查全率）
用python语言编程，基于鸢尾花数据集，计算并绘制 LR 及 SVM 模型的 P-R 曲线及 ROC 曲线
03-14
### 训练LR和SVM模型并绘制P-R曲线与ROC曲线 对于鸢尾花数据集，可以采用逻辑回归（Logistic Regression, LR）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）两种方法来构建二分类器，并通过`scikit-learn`库实现...
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