活动介绍

precision_recall_curve用法

时间: 2023-03-30 17:01:52 浏览: 348
precision_recall_curve是一个用于计算分类模型的精确率和召回率的函数。它接受两个参数：真实标签和预测概率。它返回三个数组：精确率、召回率和阈值。可以使用这些数组来绘制精确率-召回率曲线。
相关问题

metrics.precision_recall_curve的使用方法

`sklearn.metrics.precision_recall_curve` 是用于计算二分类问题中不同概率阈值下的精确度和召回率的函数。 具体使用方法如下： 1. 导入所需的库和模块： ```python from sklearn.metrics import precision_recall_curve import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 准备好真实标签（y_true）和预测概率（y_score），并调用 precision_recall_curve 函数计算精确度、召回率和阈值： ```python precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score) ``` 其中，y_true 是真实标签，y_score 是模型预测的概率值。 3. 可以使用 Matplotlib 将精确度和召回率绘制成曲线图： ```python plt.plot(recall, precision, label='Precision-Recall Curve') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.legend() plt.show() ``` 需要注意的是，使用 `precision_recall_curve` 函数计算精确度、召回率和阈值时，y_score 中必须为正类的概率值。如果 y_score 中为正类和负类的概率值，需要将正类的概率值提取出来，作为 y_score 的输入。另外，precision、recall 和 thresholds 的长度不一定相同。

ImportError: cannot import name 'plot_precision_recall_curve' from 'sklearn.metrics' 怎么办

这个错误通常是由于Scikit-learn版本过低导致的。您可以尝试更新Scikit-learn版本来解决此问题。您可以使用以下命令更新Scikit-learn版本： ``` pip install -U scikit-learn ``` 如果您使用的是conda环境，则可以使用以下命令更新Scikit-learn版本： ``` conda update scikit-learn ``` 如果更新Scikit-learn版本无效，则可能需要考虑使用其他工具包或方法来绘制精确度召回曲线。
阅读全文

相关推荐

zip

prec_rec.zip_Curves_Recall_precision recall_precision-recall_rec

Draws Precision REcall curves
zip

Estimating a smooth precision-recall curve：一组MATLAB函数，用于计算精度-召回曲线的平滑近似。-matlab开发

在二元分类中，精确召回曲线 (PRC) 已成为评估分类性能的广泛概念工具。 该曲线将分类器的阳性预测值与其真阳性率相关联，并为众所周知的接收者操作特征 (ROC) 提供了一个有用的替代方案。 可以根据有关基本决策值的简单分布假设计算对 PRC 的平滑估计。 此档案包含此方法的易于使用的 MATLAB 实现。 有关完整详细信息，请参阅： KH Brodersen、CS Ong、KE Stephan、JM Buhmann (2010) 精确召回曲线的双正态假设。 第 20 届国际模式识别会议 (ICPR) 的论文集，4263-4266。

precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, y_pred_proba) pr_auc = auc(recall, precision)如何在这里面通过设定阈值进行提高prauc

用户的问题是关于如何通过调整阈值来提高PR AUC（Precision-Recall Area Under Curve）。引用提供了关于PR曲线、ROC曲线、AUC等的背景信息。 关键引用总结： - 引用[1]：展示了计算PR AUC的代码。 - 引用[2]：解释...

p, r, pr_thresholds = precision_recall_curve(gt, ap) self.pr_auc = auc(r, p) pr_auc是否等价于average_precision_score

最后，总结一下：如果正确使用precision_recall_curve和auc函数，得到的pr_auc应该和average_precision_score等价，但需要确认两者在计算方法上是否完全一致，特别是积分方法是否相同。根据Scikit-learn的文档，...

如果用decision_function产生的结果作为precision_recall_curve的第二个参数，如果有负值怎么办

如果使用 decision_function 产生的结果作为 precision_recall_curve 函数的第二个参数，但是这些结果中存在负值，可以考虑将其转换为概率得分。一种可行的方法是使用 sigmoid 函数，将距离值映射到 0 到 1 ...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import precision_recall_curve model = LogisticRegression(max_iter=1oeee).fit(X_train， y_train) + 6/LRse y_score = model.decision_function(X_test) precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score) plt.title("P-R Curve"） plt.xlabel('Recalls'，fontsize=14） x抛标体plt.ylabel("Precisions'，fontsize=14)y扣格plt.plot(recalls, precisions）#网线 plt.show()

调用precision_recall_curve生成准确率和召回率的阈值，这部分参数顺序正确，但通常函数是precision_recall_curve(y_true, probas_pred)，所以可能需要确认y_score是否正确，不过这里用decision_function的输出是...

reconstructions = [vae_model.reconstruction_prob(window, 10) for window in test_batches] precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(test_labels[-len(reconstructions):], reconstructions)

这段代码可能是用于计算一个变分自编码器 ...这是通过调用 precision_recall_curve 函数来实现的，其中 precisions 和 recalls 分别为对应于每个阈值的精确度和召回率， thresholds 是用于计算这些值的阈值。

# 数据集特征分析相关库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 数据集预处理相关库from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_split# K近邻算法相关库from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.metrics import precision_score,recall_score,f1_scorefrom sklearn.metrics import precision_recall_curve,roc_curve,average_precision_score,auc# 决策树相关库from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# 随机森林相关库from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 逻辑回归相关库from sklearn.linear_model import LogisticRegression# SGD分类相关库from sklearn.linear_model import SGDClassifier

为了可视化数据分布和关系，可以使用 matplotlib 和 seaborn 库。以下是几种常见的图表： - **折线图** 可以展示时间序列的变化趋势。 - **散点图** 适合观察两个变量之间的关系。 - **柱状图** 能够比较不同...

# 需要先导入matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import precision_recall_curve # 修正后的模型训练（注意参数格式） model = LogisticRegression(max_iter=1000).fit(X_train, y_train) # 原代码中的"1oeee"改为数字1000 # 生成预测置信度 y_score = model.decision_function(X_test) # 获取决策函数值 # 计算P-R曲线数据 precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score) # 绘制P-R曲线（修正中文标点） plt.figure(figsize=(8,6)) plt.title("P-R Curve") plt.xlabel('Recall', fontsize=14) # 横坐标应为召回率 plt.ylabel('Precision', fontsize=14) # 纵坐标应为准确率 plt.plot(recalls, precisions) # P-R曲线标准画法 plt.grid(True) # 添加网格线 plt.show()

代码开头导入了matplotlib.pyplot、LogisticRegression和precision_recall_curve。接着，用户训练了一个逻辑回归模型，注意这里修正了参数错误，将原来的"1oeee"改为max_iter=1000，这可能是用户之前遇到了收敛警告...

clf = KerasClassifier(build_fn=create_model) param_grid = { 'batch_size': [16, 32, 64], 'epochs': [10, 20, 30], 'verbose': [0] } grid = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=3) grid_result = grid.fit(X_train, y_train) print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc, roc_auc_score, precision_recall_curve # 使用最优模型进行分类 y_pred = grid_result.predict(X_test) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print('混淆矩阵：') print(cm)在此基础上绘出混淆矩阵

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常见方法，可以用于计算分类准确性、召回率、精确度和F1分数等指标。 以下是绘制混淆矩阵的代码示例： python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #...

#本章需导入的模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文显示乱码问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False import warnings warnings.filterwarnings(action = 'ignore') from sklearn.metrics import confusion_matrix,f1_score,roc_curve, auc, precision_recall_curve,accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,LeaveOneOut,LeavePOut # 数据集划分方法 from sklearn.model_selection import cross_val_score,cross_validate # 计算交叉验证下的测试误差 from sklearn import preprocessing import sklearn.linear_model as LM from sklearn import neighbors

### 常见Python数据分析库的功能与用法 #### NumPy 功能与用法 NumPy 是 Python 中用于数值计算的核心库之一，提供了多维数组对象以及各种派生对象（如掩码数组和矩阵）。它支持大量的数学函数操作，能够高效地处理...

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_curve, auc import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 预测概率 y_pred_logits = bert_model.predict(test_ds).logits y_pred_prob = tf.nn.sigmoid(y_pred_logits).numpy().reshape(-1) y_pred = (y_pred_prob > 0.5).astype(int) # 提取真实标签 y_true = np.concatenate([y for _, y in test_ds], axis=0) # 计算F1分数、精确率和召回率 report = classification_report(y_true, y_pred, target_names=['类别0', '类别1']) print("\n分类报告:") print(report) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) print("\n混淆矩阵:") print(cm) # 绘制混淆矩阵热图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=['预测负例', '预测正例'], yticklabels=['实际负例', '实际正例']) plt.title('混淆矩阵') plt.xlabel('预测标签') plt.ylabel('实际标签') plt.show() # 绘制ROC曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_prob) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label=f'ROC曲线 (AUC = {roc_auc:.2f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('假正例率 (FPR)') plt.ylabel('真正例率 (TPR)') plt.title('ROC曲线') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 绘制PR曲线 from sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_score precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, y_pred_prob) average_precision = average_precision_score(y_true, y_pred_prob) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(recall, precision, color='blue', lw=2, label=f'PR曲线 (AP = {average_precision:.2f})') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('召回率') plt.ylabel('精确率') plt.title('精确率-召回率曲线') plt.legend(loc="upper right") plt.show()这个代码报错AttributeError: 'Tokenizer' object has no attribute 'vocab_size'

具体到用户的错误：'Tokenizer'objecthasnoattribute'vocab_size'我们建议用户尝试以下方法：方法一：使用len(tokenizer)来获取词汇表大小（在transformers库中，tokenizer对象通常支持__len__方法，返回词汇表...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report # 设置默认字体和解决负号显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取数据 data = pd.read_excel(r'C:\Users\冯雪玲\Desktop\北京市空气质量数据.xlsx') # 修正拼写错误 read_excel → read_excel data = data.replace(0, np.nan) # 替换0值为NaN data = data.dropna() # 删除缺失值 # 创建目标变量 # 修正字典语法错误（冒号→逗号，删除多余小数点） data['有无污染'] = data['质量等级'].map({ '优': 0, '良': 0, '轻度污染': 1, '中度污染': 1, # 修正 1.'重度污染' → 1, '重度污染': 1, '严重污染': 1}) # 划分特征与标签 X = data.loc[:, ['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'CO', 'NO2', 'O3']] Y = data.loc[:, '有无污染'] # 模型训练与评估 modelNB = GaussianNB() modelNB.fit(X, Y) modelLR = LogisticRegression() modelLR.fit(X, Y) # 输出朴素贝叶斯模型结果 print('朴素贝叶斯模型结果:\n', classification_report(Y, modelNB.predict(X))) import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc, precision_recall_curve # --------------------- 绘图代码 --------------------- fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10,4)) # ROC曲线 fpr, tpr, _ = roc_curve(Y, modelNB.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) fpr1, tpr1, _ = roc_curve(Y, modelLR.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) axes[0].plot(fpr, tpr, color='r', label=f'朴素贝叶斯 ROC (AUC={auc(fpr, tpr):.3f})') axes[0].plot(fpr1, tpr1, color='blue', label=f'逻辑回归 ROC (AUC={auc(fpr1, tpr1):.3f})') axes[0].plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', color='navy') axes[0].set(xlabel='假正率 (FPR)', ylabel='真正率 (TPR)', title='ROC曲线对比') axes[0].legend() # PR曲线 pre, rec, _ = precision_recall_curve(Y, modelNB.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) pre1, rec1, _ = precision_recall_curve(Y, modelLR.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) axes[1].plot(rec, pre, color='r', label=f'朴素贝叶斯 (AP={auc(rec, pre):.3f})') axes[1].plot(rec1, pre1, color='blue', label=f'逻辑回归 (AP={auc(rec1, pre1):.3f})') axes[1].set(xlabel='召回率 (Recall)', ylabel='精确率 (Precision)', title='P-R曲线对比') axes[1].legend() plt.tight_layout() plt.show()解析代码

pre, rec, _ = precision_recall_curve(Y, modelNB.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) - **评估指标**： - ROC曲线：通过AUC值（面积）评估整体分类性能 - PR曲线：通过AP值（平均精度）评估正类识别能力 ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report # 设置默认字体和解决负号显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取数据 data = pd.read_excel(r'C:\Users\冯雪玲\Desktop\北京市空气质量数据.xlsx') data = data.replace(0, np.nan) # 替换0值为缺失值 data = data.dropna() # 删除缺失值 data['有无污染'] = data['质量等级'].map({'优': 0, '良': 0, '轻度污染': 1, '中度污染': 1, '重度污染': 1, '严重污染': 1}) # 目标变量转换（确保字典键使用英文引号） quality_mapping = {'优':0, '良':0, '轻度污染':1, '中度污染':1, '重度污染':1, '严重污染':1} data['有无污染'] = data['质量等级'].map(quality_mapping) # 2. 特征与目标变量定义 X = data.loc[:, ['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'CO', 'NO2', 'O3']] # 修正列名大小写和空格 y = data.loc[:, '有无污染'] # 确保列名与数据一致 # 3. 模型训练 modelNB = GaussianNB() modelNB.fit(X, y) modelLR = LogisticRegression(max_iter=1000) # 增加迭代次数确保收敛 modelLR.fit(X, y) # 4. 模型评估 print("贝叶斯分类器报告：\n", classification_report(y, modelNB.predict(X))) print("\n逻辑回归分类器报告：\n", classification_report(y, modelLR.predict(X)))# 5. 可视化对比（修正绘图参数） fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(14, 6)) # ROC曲线绘制 fpr, tpr, _ = roc_curve(y, modelNB.predict_proba(X)[:,1], pos_label=1) fpr1, tpr1, _ = roc_curve(y, modelLR.predict_proba(X)[:,1], pos_label=1) axes[0].plot(fpr, tpr, color='r', label=f'贝叶斯 (AUC={auc(fpr,tpr):.4f})') axes[0].plot(fpr1, tpr1, 'b--', label=f'逻辑回归 (AUC={auc(fpr1,tpr1):.4f})') axes[0].plot([0,1], [0,1], 'k--') axes[0].set(xlim=[-0.01,1.01], ylim=[-0.01,1.01], xlabel='False Positive Rate', ylabel='True Positive Rate', title='ROC曲线对比') # PR曲线绘制 precision, recall, _ = precision_recall_curve(y, modelNB.predict_proba(X)[:,1], pos_label=1) precision1, recall1, _ = precision_recall_curve(y, modelLR.predict_proba(X)[:,1], pos_label=1) axes[1].plot(recall, precision, 'r', label=f'贝叶斯 (准确率={accuracy_score(y, modelNB.predict(X)):.3f})') axes[1].plot(recall1, precision1, 'b--', label=f'逻辑回归 (准确率={accuracy_score(y

precision, recall, _ = precision_recall_curve(y, modelNB.predict_proba(X)[:,1]) plt.plot(recall, precision, label='贝叶斯') $\boxed{\text{优化建议}}$ 1. 数据划分问题： python from sklearn...

import numpy as np from sklearn.metrics import precision_recall_curve import cv2 import os import argparse def load_image(path): """加载图像为灰度图并归一化""" img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if img is None: raise ValueError(f"Failed to load image: {path}") # 归一化到[0,1]区间，确保精度 img = img.astype(np.float32) / 255.0 return img.flatten() def calculate_ods_fmeasure(predictions, ground_truths): """计算 ODS F-measure""" all_preds = [] all_gts = [] for pred_path, gt_path in zip(predictions, ground_truths): pred = load_image(pred_path) gt = load_image(gt_path) # 检查预测图像是否有效 if np.all(pred == 0) or np.all(pred == 1): print(f"Warning: Prediction image {pred_path} is all zeros or ones, possible issue with prediction.") all_preds.extend(pred) all_gts.extend(gt) precision, recall, _ = precision_recall_curve(all_gts, all_preds) f_scores = 2 * precision * recall / (precision + recall + 1e-10) ods_fmeasure = np.max(f_scores) return ods_fmeasure def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Calculate ODS F-measure') parser.add_argument('--pred_folder', type=str, required=True, help='./val_output_test/RCF') parser.add_argument('--gt_folder', type=str, required=True, help='./GT') args = parser.parse_args() # 确保按照文件名排序，保证一一对应 pred_files = sorted([os.path.join(args.pred_folder, f) for f in os.listdir(args.pred_folder) if os.path.isfile(os.path.join(args.pred_folder, f))]) gt_files = sorted([os.path.join(args.gt_folder, f) for f in os.listdir(args.gt_folder) if os.path.isfile(os.path.join(args.gt_folder, f))]) if len(pred_files) != len(gt_files): print("Error: The number of prediction and ground truth files does not match.") exit(1) # 打印文件对比信息，确保顺序正确 for pred, gt in zip(pred_files, gt_files): print(f"Comparing Prediction: {os.path.basename(pred)} with Ground Truth: {os.path.basename(gt)}") ods_f = calculate_ods_fmeasure(pred_files, gt_files) print(f"ODS F-measure: {ods_f:.4f}") if __name__ == '__main__': main()我运行了这个代码，显示这个报错，什么原因？(pytorch_xumg) xumg@hailab-System-Product-Name:~/graduate/PIED$ python ods.py --pred_folder /home/xumg/graduate/PIED/val_output_test --gt_folder /home/xumg/graduate/PIED/GT Error: The number of prediction and ground truth files does not match.

| 问题原因 | 解决方法 | |-------------------------|----------------------------------------| | 实际文件数量不同 | 检查文件夹内容，删除冗余文件 | | 文件名排序方式错误 | 使用 natsorted 代替 sorted |...

def evaluate(model, loader, criterion): model.eval() total_loss = 0 all_labels, all_probs = [], [] with torch.no_grad(): for x, y in loader: x, y = x.to(device), y.to(device) outputs = model(x) loss = criterion(outputs, y) total_loss += loss.item() # 获取概率 probs = torch.softmax(outputs, dim=1) all_probs.extend(probs.cpu().numpy()) all_labels.extend(y.cpu().numpy()) all_labels = np.array(all_labels) all_probs = np.array(all_probs) n_classes = all_probs.shape[1] # 计算 AUROC if n_classes == 2: auroc = roc_auc_score(all_labels, all_probs[:, 1]) else: auroc = roc_auc_score( all_labels, all_probs, multi_class='ovr', average='weighted' ) # 计算 AUPRC if n_classes == 2: # 二分类：直接使用正类概率 auprc = average_precision_score(all_labels, all_probs[:, 1]) else: # 多分类：对每个类别计算 PR 曲线面积，再加权平均 from sklearn.preprocessing import label_binarize y_true_bin = label_binarize(all_labels, classes=np.arange(n_classes)) auprc_list = [] for i in range(n_classes): precision, recall, _ = precision_recall_curve( y_true_bin[:, i], all_probs[:, i] ) auprc_i = auc(recall, precision) # 注意顺序：recall在前，precision在后 auprc_list.append(auprc_i) # 按类别样本数加权平均 class_counts = np.sum(y_true_bin, axis=0) auprc = np.average(auprc_list, weights=class_counts) # 其他指标 all_preds = np.argmax(all_probs, axis=1) metrics = { 'accuracy': accuracy_score(all_labels, all_preds), 'f1': f1_score(all_labels, all_preds, average='weighted'), 'auroc': auroc, 'auprc': auprc } return total_loss / len(loader), metrics修改为将预测的结果输出到一个文件夹里

4. 使用Pandas的to_csv方法保存，设置index=False以避免额外的索引列。 例如： if output_dir is not None: import os import pandas as pd os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) df = pd.DataFrame({ '...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, roc_curve, auc, precision_recall_curve, accuracy_score data = pd.read_excel(r'C:\Users\冯雪玲\Desktop\北京市空气质量数据.xlsx') X = data.loc[:, ['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'CO', 'NO2', 'O3']] Y = data.loc[:, '有无污染'] modelLR = LogisticRegression() modelLR.fit(X, Y) print('训练误差:', 1 - modelLR.score(X, Y)) print('混淆矩阵:\n', confusion_matrix(Y, modelLR.predict(X))) print('F1-score:', f1_score(Y, modelLR.predict(X), pos_label=1)) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(Y, modelLR.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC:', roc_auc) print('总正确率:', accuracy_score(Y, modelLR.predict(X))) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 4)) axes[0].plot(fpr, tpr, color='r', linewidth=2, label='ROC曲线 (area = %0.5f)' % roc_auc) axes[0].plot([0, 1], [0, 1], color='navy', linestyle='--') axes[0].set_xlim([-0.01, 1.01]) axes[0].set_ylim([-0.01, 1.01]) axes[0].set_xlabel('假正率(FPR)') axes[0].set_ylabel('真正率(TPR)') axes[0].set_title('ROC曲线') axes[0].legend(loc="lower right") pre, rec, _ = precision_recall_curve(Y, modelLR.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) axes[1].plot(rec, pre, color='r', linewidth=2, label='总正确率=%0.3f' % accuracy_score(Y, modelLR.predict(X))) axes[1].plot([0, 1], [1, pre.min()], color='navy', linestyle='--') # 调整基线逻辑 axes[1].set_xlim([-0.01, 1.01]) axes[1].set_ylim([pre.min()-0.01, 1.01]) axes[1].set_xlabel('查全率(R)')axes[1].set_ylabel('查准率(P)') axes[1].set_title('P-R曲线') axes[1].legend(loc='lower left') plt.tight_layout() plt.show()修正错误代码

from sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, roc_curve, auc, precision_recall_curve, accuracy_score data = pd.read_excel(r'C:\Users\冯雪玲\Desktop\北京市空气质量数据.xlsx') X = data.loc[:,...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import ( confusion_matrix, f1_score, roc_curve, auc, precision_recall_curve, accuracy_score ) # 数据准备 X = data.loc[:, ['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'CO', 'NO2', 'O3']] # 注意列名修正（SO2/CO/O3） Y = data.loc[:, '有无污染'] # 模型训练 modelLR = LogisticRegression() # 修正模型初始化（原 LM 是未定义的缩写） modelLR.fit(X, Y) # 模型评估 print('训练误差:', 1 - modelLR.score(X, Y)) print('混淆矩阵：\n', confusion_matrix(Y, modelLR.predict(X))) # 补全缺失的括号 print('F1-score:', f1_score(Y, modelLR.predict(X), pos_label=1)) # ROC曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(Y, modelLR.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC:', roc_auc) print('总正确率:', accuracy_score(Y, modelLR.predict(X))) # 绘制图形 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 4)) # 修正符号错误（= 代替 -） # ROC曲线 axes[0].plot(fpr, tpr, color='r', linewidth=2, label='ROC curve (area = %0.5f)' % roc_auc) axes[0].plot([0, 1], [0, 1], color='navy', linewidth=2, linestyle='--') # 修正数字0（原使用了字母O） axes[0].set_xlim([-0.01, 1.01]) axes[0].set_ylim([-0.01, 1.01]) axes[0].set_xlabel('FPR') axes[0].set_ylabel('TPR') axes[0].set_title('ROC曲线') axes[0].legend(loc="lower right") # PR曲线 pre, rec, thresholds = precision_recall_curve(Y, modelLR.predict_proba(X)[:, 1], pos_label=1) axes[1].plot(rec, pre, color='r', linewidth=2, label='总正确率=%0.3f' % accuracy_score(Y, modelLR.predict(X))) # 修正中文逗号 axes[1].plot([0, 1], [1, pre.min()], color='navy', linewidth=2, linestyle='--') axes[1].set_xlim([-0.01, 1.01]) axes[1].set_ylim([pre.min()-0.01, 1.01]) axes[1].set_xlabel('查全率R') axes[1].set_ylabel('查准率P') axes[1].set_title('P-R曲线') # 修正中文引号 axes[1].legend(loc='lower left') plt.show()修正代码

比如，precision_recall_curve返回的是precision, recall, thresholds，而用户将pre和rec作为x和y轴，这应该是正确的，因为PR曲线是查全率（recall）作为x轴，查准率（precision）作为y轴。 在PR曲线的子图中，用户...

安卓手机老版本微信无法登录？无需root 一招教你如何搞定！旧版本照样登录,微信7.0亲测有效

微信我试了清缓存、用不同的版本、甚至关网登录都不行。于是我研究了一下背后的原理，发现这不仅是个技巧，还是微信设计的一点“疏忽”——**只要有方法，旧版本照样能用**。
zip

三相维也纳整流器设计与控制仿真的关键技术分析及应用

三相维也纳整流器的设计与控制仿真，涵盖主电路电感电容参数设计、负载参数设计、双闭环电压电流控制策略（......

大家在看

recommend-type

2024中国职业技能大赛人工智能训练赛项_AI-training-contest.zip

2024中国职业技能大赛人工智能训练赛项_AI-training-contest
recommend-type

mysql移植到ARM平台手册

对mysql-5.1.51移植到arm平台下的详细过程记录，很有帮助
recommend-type

NR 5G考试等级考考试基础试题(含答案已核实).pdf

。。。
recommend-type

STM32F10x_StdPeriph_Lib_V3.5.0.zip

STM32F10x_StdPeriph_Lib_V3.5.0，en.stsw-stm32054。鉴于网络下载stm32固件库不太方便，所以将固件库上传。推荐从官网下载：https://my.st.com/content/my_st_com/zh/products/embedded-software/mcu-mpu-embedded-software/stm32-embedded-software/stm32-standard-peripheral-libraries.html
recommend-type

组态王月报表例程

组态王6.55月报表制作例程，其中包括制作注解。

最新推荐

recommend-type

基于等式约束的车辆纵向动力学模型预测控制及其Matlab数值仿真实验研究 指南

内容概要：本文探讨了车辆纵向动力学模型预测控制，特别是引入等式约束条件下的实现方法，并通过Matlab数值仿真实验验证了其有效性和优越性。文章首先介绍了车辆纵向动力学模型的基本概念，包括牵引力、空气阻力、轮胎与地面的摩擦力等因素对车辆速度的影响。接着详细阐述了预测控制算法的工作原理，即通过优化算法寻找最佳的牵引力和制动力，以实现最佳行驶效果。最后展示了Matlab数值仿真实验的具体步骤和结果，对比了不同控制策略的性能，证明了基于模型的预测控制策略在复杂道路和交通环境下具有更高的准确性和鲁棒性。 适合人群：从事汽车工程、自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是关注车辆动力学建模和预测控制算法的人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解车辆纵向动力学模型预测控制理论并掌握其实现方法的研究人员和技术人员。目标是提高车辆的安全性、节能性和驾驶辅助系统的智能化水平。 阅读建议：读者可以重点关注等式约束条件下的预测控制算法设计思路，以及Matlab数值仿真实验的设计和结果分析部分，以便更好地理解和应用这一先进技术。
recommend-type

Python打造的Slaee管理系统升级版发布

由于提供的文件信息中，文件名《基于python的slaee管理系统 (15).zip》与描述《基于python的slaee管理系统 (15).zip》相同，并且给出的压缩包文件名称列表中只有一个文件《基于python的slaee管理系统 (14).zip》，该信息表明我们正在讨论两个不同版本的Python系统管理软件的压缩包。以下知识点将根据这些信息详细展开： 知识点一：Python编程语言基础 Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。它是解释型语言，具有动态类型系统和垃圾回收功能，适用于多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python广泛应用于系统管理、网络服务器、开发脚本、科学计算、数据挖掘和人工智能等领域。 知识点二：系统管理相关知识 系统管理指的是对计算机系统进行配置、监控和维护的过程，包括硬件资源、软件资源和数据资源的管理。在Python中，系统管理通常涉及操作系统级别的任务，如进程管理、文件系统管理、网络配置、系统日志监控等。Python的系统管理库（例如psutil、fabric、paramiko等）提供了丰富的API来简化这些任务。 知识点三：项目版本控制 从文件名《基于python的slaee管理系统 (14).zip》和《基于python的slaee管理系统 (15).zip》可以看出，这是一个项目在不同版本之间的迭代。版本控制是一种记录一个或多个文件随时间变化的方式，它允许用户可以回到特定版本。在软件开发中，版本控制非常重要，它有助于团队协作、代码合并、分支管理和错误跟踪。常见的版本控制系统包括Git、Subversion (SVN)、Mercurial等。 知识点四：打包与部署 提到“压缩包子文件”，这通常意味着文件已经被压缩打包成一个ZIP文件。在软件开发中，打包是为了便于文件传输、存档保存和分发。在Python项目中，打包也是部署过程的一部分。一个Python项目通常需要包含源代码、依赖关系、配置文件和安装脚本等。打包成ZIP文件后，可以通过各种方式部署到服务器上运行，如使用Fabric或Ansible等自动化部署工具。 知识点五：项目命名及版本命名规则 文件命名中的“基于python的slaee管理系统”表明这是一个与Python语言相关的系统管理项目。而数字“15”和“14”则代表着项目的版本号，这表明项目在持续发展，不同的数字代表了项目在不同时期的迭代。版本号的命名规则通常遵循语义化版本控制（SemVer），这种版本控制系统以 MAJOR.MINOR.PATCH 的形式表示版本号。 知识点六：文件压缩与解压缩技术 ZIP是一种常用的文件压缩格式，它通过减少文件大小来提高存储效率和传输速度。ZIP文件通常是无损压缩，意味着文件在压缩和解压缩的过程中不会丢失信息。Python标准库提供了zipfile模块，允许用户在Python程序中创建ZIP文件、读取ZIP文件内容、提取ZIP文件中的文件等操作。用户可以使用各种图形界面工具（如WinRAR、7-Zip）或命令行工具来处理ZIP文件。 总结以上内容，从文件信息中我们可以得知该内容涉及了Python编程语言、系统管理知识、版本控制、打包与部署、命名规则以及文件压缩技术等多方面的知识点。这些知识点对于理解和应用Python进行系统管理软件开发以及软件的版本迭代、打包与部署均具有重要意义。
recommend-type

深入解析PCB走线传输延时：关键因素与实用公式

# 1. PCB走线传输延时基础 在电子工程领域，尤其是在印刷电路板（PCB）设计中，走线传输延时是一个不可忽视的重要概念。传输延时主要指的是电信号通过PCB上的导电路径从源头传送到目的地所耗费的时间。本章将介绍PCB走线传输延时的基础知识点，为后续章节的深入探讨打下坚实的基础。 首先，了解什么是传输延时是至关重要的。简单来说，它反
recommend-type

gpio很弱是什么意思

<think>嗯，用户的问题是关于GPIO信号弱的概念及其影响。用户似乎对硬件或嵌入式系统有一定了解，但需要更深入的解释。从用户提到的"信号弱"来看，ta可能遇到了实际电路设计中的驱动能力问题，或者在学习GPIO原理时遇到了术语困惑。 用户引用了四篇资料，其中提到GPIO的模拟输入输出模式、施密特触发器的作用、上拉下拉电阻的配置，以及信号线串联电阻的作用。这些内容都与GPIO的驱动能力和信号质量相关。特别是引用[4]中提到的"信号线串联小电阻"和"低频电路不考虑反射"，暗示用户可能正在处理实际电路中的信号完整性问题。 用户真正想知道的可能是：为什么我的GPIO输出无法正确驱动某个设备？或者
recommend-type

Python打造的Slaee管理系统升级版发布

标题中的“基于python的slaee管理系统”表明这是一个使用Python编程语言开发的系统。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其易读性和简洁的语法而闻名。SLAEE管理系统可能是指一个特定类型的管理软件，但由于没有给出缩写的完整解释，我们可以假设SLAEE可能是某机构或系统名称的缩写。 从标题和描述来看，存在一处笔误：“基于python的slaee管理系统 (19).zip”和“基于python的slaee管理系统 (18).zip”所指的似乎是同一软件系统，只是版本号不同。根据文件名称列表中的两个文件名，可以推断系统至少有两个版本，一个是版本18，一个是版本19。通常情况下，版本号的增加表示软件进行了更新或改进。 接下来，根据这些信息，我们可以阐述一些相关的知识点： 1. Python编程基础：Python是一种解释型、面向对象、高级编程语言。Python支持多种编程范式，包括过程式、面向对象和函数式编程。Python由于其简洁和易于学习的特性，被广泛应用于网络开发、数据分析、人工智能、机器学习和科学计算等领域。 2. 文件压缩与打包：文件压缩是将文件的大小减小以节省存储空间或网络传输时间的技术。常见的文件压缩格式包括ZIP、RAR、7Z等。文件打包通常指的是将多个文件或文件夹压缩成一个单独的文件。这在数据备份、软件分发和档案管理中非常常见。 3. 版本控制：在软件开发中，“版本”通常指软件的特定状态，版本号则用来标识这些状态。版本控制是一种记录文件、目录或集合随着时间变化的方式，以便将来可以检索特定版本。对于软件项目来说，版本控制是至关重要的，它不仅允许开发者追踪和管理代码的变化，而且还能帮助团队协作，解决冲突，并回滚到旧版本。 4. 软件管理系统的开发：一个软件管理系统可能是针对特定业务领域而设计的，它可能包括用户界面、数据库管理、业务逻辑处理、报告生成和其他许多功能。软件管理系统的开发通常涉及需求分析、系统设计、编程、测试和维护等多个阶段。 5. Python在软件开发中的应用：Python因为具有丰富的库和框架，被广泛用于开发各种类型的软件。例如，Django和Flask是用于Web开发的流行Python框架；而对于数据分析和数据科学任务，Pandas、NumPy和Matplotlib等库提供了强大的数据处理和可视化工具；对于机器学习和人工智能，TensorFlow、PyTorch等库使得复杂算法的实现变得更为简单。 6. 系统更新与维护：随着软件的使用和发展，需求可能会变化，新的问题可能会出现，所以软件系统需要定期进行更新和维护。软件更新可能包括修复已知问题、改进现有功能、增加新功能或优化性能。开发者需要评估是否需要为修复安全漏洞或提高系统性能而更新系统，以及更新之后对用户体验的影响。 由于文件名中只提到了“基于python的slaee管理系统”，没有提供该系统具体功能的详细描述，我们无法提供更加具体的技术知识点。如果需要分析系统的工作原理或具体的技术实现细节，还需要更多的信息。
recommend-type

【Keil-ARM编程艺术】：如何编写可维护且高效的代码

# 摘要 本文旨在为读者提供ARM微控制器编程和Keil开发环境的全面指南。第一章概览了ARM微控制
recommend-type

应用层协议概述

<think>首先，用户的问题是：“我想了解应用层协议的基本概念和常见类型 请问应用层协议简介 常见应用层协议概述”。这翻译成：“I want to understand the basic concepts of application layer protocols and common types. Please introduce application layer protocols and overview common application layer protocols.” 根据系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式
recommend-type

Delphi 12 TeeChartVCLFMX控件包下载及功能介绍

标题中提到的"Delphi 12 控件之TeeChartVCLFMX-2024.40.rar"指的是Delphi 12版本中使用的TeeChartVCLFMX图表控件的特定版本（2024.40版本）。Delphi是由Embarcadero Technologies开发的一款流行的集成开发环境（IDE），专门用于使用Object Pascal和C++语言开发软件应用程序。该标题强调了Delphi 12环境下TeeChartVCLFMX控件的使用，这表明Delphi的图形用户界面（GUI）组件库中包含了一个专门用于创建复杂图表和图形的组件。 从描述中仅能得到的关于文件的名称是"TeeChartVCLFMX-2024.40.rar"，这意味着文件是一个压缩包，具体包含了一个TeeChartVCLFMX的图表控件，版本号为2024.40。它可能包含了在Delphi 12版本中使用该图表控件所需的所有文件，包括库文件、二进制文件、文档等。 标签"delphi 控件"简单而直接地指出了该文件属于Delphi编程环境中的一个控件类别，表明了目标用户是Delphi开发者，他们通常使用这些控件来丰富他们的应用程序界面或增强应用程序的功能。 文件名称列表提供了关于TeeChartVCLFMX压缩包内包含的具体文件及其用途的详细信息： 1. TeeChartVCLFMX-2024.40.exe：这个文件很可能是一个安装程序或可执行文件，用于安装或运行TeeChartVCLFMX图表控件。 2. Keygen.exe：这个文件名表明它可能是一个密钥生成器（Key Generator），用于生成软件的注册码或激活码，使得控件可以脱离试用限制或进行合法授权。 3. Delphi29Binaries-2024.40-windows.pak：这个文件名暗示它包含了特定于Windows平台的Delphi 29（可能指的是Delphi 12的内部版本号）的二进制文件。pak文件是压缩包的一种格式，可能包含了运行TeeChartVCLFMX图表控件所需的库文件、DLLs、组件文件等。 4. TeeChartVCLFMX-2024.40 - D12.pdf：这是一个PDF格式的文件，很可能是用户手册或帮助文档，提供了对TeeChartVCLFMX图表控件版本2024.40在Delphi 12中的使用说明，安装指南，功能介绍或示例代码等。 综合以上信息，可以推断TeeChartVCLFMX-2024.40压缩包是为Delphi 12的开发人员提供了一个专业的图表解决方案，使得用户能够将图表功能集成到他们用Delphi开发的应用程序中。TeeChartVCLFMX可能包含各种图表类型（如条形图、折线图、饼图等），以及丰富的定制选项，如颜色、样式、图例、数据绑定、交互式功能等。开发者可以利用TeeChartVCLFMX提供的图表控件在应用程序中创建强大的数据可视化功能，这对数据分析、科学计算、商业智能、财务报告等领域特别有用。 开发者需要使用Delphi 12 IDE配合提供的组件安装程序或执行文件安装和配置TeeChartVCLFMX控件，通过阅读PDF文档来了解如何使用控件，并在需要时使用Keygen.exe激活控件。Delphi29Binaries-2024.40-windows.pak文件可能包含了控件运行所需的核心二进制组件。通过合理使用这些资源，开发者可以将TeeChartVCLFMX控件集成到自己的项目中，快速构建功能丰富的图表和数据可视化组件。
recommend-type

【Keil-ARM性能优化全解】：代码监控与优化工具的实用技巧

# 摘要 本文对基于Keil-ARM平台的性能优化进行了系统性探讨，涵盖了性能监控工具的介绍、代码优化策略、系统资源管理以及综合案例分析。首先，介绍了Keil-ARM的性能监控工具及其在性能分析中的重要性，包括工具的配置和性能数据解读方法。其次，文中讨论了代码层面的优化，包括高效循环和条件语句的编写，函数内联与尾调用优化，以及编译器优化选项的应用。然后，深入分析了ARM系统资源分配、
recommend-type

电子邮箱协议

<think>首先，用户的问题是：“我想了解电子邮箱相关的协议 请问电子邮件协议有哪些”。这直接询问电子邮件协议的种类。 从系统级指令中，我需要： - 使用中文回答。 - 结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 - 在行内数学表达式使用 $...$，但这里可能没有数学内容。 - 独立公式使用 $$...$$，但可能不需要。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识如 [^1]。 参考提供的引用： - 引用[1]: 讨论了SMTP、POP3和IMAP。 - 引用[2]: 提到电子邮件系统采用客户机/服务器模式，涉及接收和发送邮件。 - 引用[3]: 详细描述了P