sklearn.metrics.plot_precision_recall_curve¶

sklearn.metrics.plot_precision_recall_curve(estimator, X, y, *, sample_weight=None, response_method='auto', name=None, ax=None, **kwargs)

绘制二元分类器的精确召回曲线。

额外的关键字参数将传递到matplotlib的plot中。

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参数	说明
estimator	estimator instance 拟合分类器或拟合`Pipeline`，其中最后一个评估器是分类器。
X	{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features) 输入值。
y	array-like of shape (n_samples,) 二进制目标值。
sample_weight	array-like of shape (n_samples,), default=None 样本权重。
response_method	{‘predict_proba’, ‘decision_function’, ‘auto’}, default=’auto’ 指定是使用predict_proba还是decision_function作为目标响应。如果设置为‘auto’，则先尝试使用predict_proba，如果不存在，则首先尝试decision_function。
name	str, default=None 标记曲线的名称。如果为None，则使用评估器的名称。
ax	matplotlib axes, default=None 要绘制的轴对象。如果为None，则将创建新的图形和轴。
**kwargs	dict 将传递给matplotlib图的关键字参数。

返回值	说明
display	`PrecisionRecallDisplay` 存储计算值的对象。

sklearn.metrics.plot_precision_recall_curve应用示例¶