用Python中的sklearn.metrics.average_precision_score计算平均精度（Average Precision）和精确率-召回率曲线应用

2023-04-19 11:56:05

平均精度 (AP)：分类器评估的利器

什么是平均精度？

平均精度 (AP) 是衡量分类器性能的重要指标，它通过考虑所有可能的阈值来评估分类器的平均精度。AP 的范围为 0 到 1，其中 1 表示完美的分类器，而 0 表示随机分类器。

如何使用 sklearn.metrics.average_precision_score 计算 AP？

在 Python 中，可以使用 sklearn.metrics.average_precision_score 函数计算 AP。该函数需要两个参数：y_true 和 y_score。y_true 是真实标签，而 y_score 是分类器预测的得分。

代码示例：

from sklearn.metrics import average_precision_score

y_true = [0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
y_score = [0.1, 0.2, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2]

ap = average_precision_score(y_true, y_score)

print("Average precision:", ap)

输出：

Average precision: 0.8

在这个示例中，AP 为 0.8，表明分类器具有良好的性能。

如何绘制精确率-召回率曲线？

精确率-召回率曲线是一个图形，它展示了分类器在不同阈值下的精确率和召回率。绘制该曲线有助于我们了解分类器的整体表现，并确定最合适的阈值。

代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score)

plt.plot(recall, precision, label="Precision-Recall Curve")
plt.xlabel("Recall")
plt.ylabel("Precision")
plt.title("Precision-Recall Curve")
plt.legend()
plt.show()