【python】使用sklearn画PR曲线，计算AP值

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_score'''
y_true: 类型：np.array； gt标签
y_scores：类型：np.array； 由大至小排序的阈值score,
'''
#画曲线
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
plt.figure("P-R Curve")
plt.title('Precision/Recall Curve')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.plot(recall,precision)
plt.show()#计算AP
AP = average_precision_score(y_true, y_scores, average='macro', pos_label=1, sample_weight=None)
print('AP:', AP)

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