如何绘制P-R曲线 ●要得到P-R曲线，需要一系列Precision和Recall的值。这些系列值是通 过阈值来形成的。对于每个测试样本，分类器一般都会给了“Score” 值，表示该样本多大概率上属于正例。 ●步骤： 1.从高到低将“Score"值排序并依此作为阈值threshold; 2.对于每个阈值，“Score”值大于或等于这个threshold的测试样 本被认为正例，其它为负例。从而形成一组预测数据。 实 预测类别 样本#实际类别 预测分值 正例负例 总计 P 0.9 类 正例TP FN P(实际为正例) 2 N 0.8 负例FP TN N(实际为负例) 3 P 0.75 N 0 4 N 0.7 TP (precision TP+EP recall = 5 P 0.65 如何绘制P-R曲线 l要得到P-R曲线，需要一系列Precision和Recall的值。这些系列值是通 过阈值来形成的。对于每个测试样本，分类器一般都会给了“Score” 值，表示该样本多大概率上属于正例。 l步骤： 1. 从高到低将“Score”值排序并依此作为阈值threshold； 2. 对于每个阈值，“Score”值大于或等于这个threshold的测试样 本被认为正例，其它为负例。从而形成一组预测数据。 实 际 类 别 预测类别 正例 负例 总计 正例 TP FN P(实际为正例) 负例 FP TN N(实际为负例) 样本# 实际类别 预测分值 1 P 0.9 2 N 0.8 3 P 0.75 4 N 0.7 5 P 0.65 (precision = !" !"#$", recall = !" " ) P N P N P N 9