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1、用python画pr曲线的代码如下：

sklearn.metrics.precision_recall_curve(y_true, probas_pred, pos_label=None, sample_weight=None)

2、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。

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。

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