如何在Python Matplotlib中绘制带插值的精确率-召回率曲线？

在机器学习中，精确率和召回率是衡量分类器性能的重要指标。它们是指分类器在正确预测正样本和负样本时的准确程度。精确率（Precision）表示预测为正样本的样本中，实际为正样本的比例，而召回率（Recall）表示实际为正样本的样本中，被预测为正样本的比例。在本文中，我们将介绍如何在Python Matplotlib中绘制带插值的精确率-召回率曲线。

准备工作

在开始绘制曲线之前，我们需要先定义一个分类器并对其进行训练。这里我们以SVM为例，并使用Python的scikit-learn库对其进行训练。

from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只考虑前两个特征
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)

绘制曲线

在训练分类器之后，我们可以使用Python Matplotlib库来绘制精确率-召回率曲线。精确率-召回率曲线可以帮助我们判断分类器的性能，当曲线处于较高位置时，意味着分类器的性能较优。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
from sklearn.metrics import average_precision_score

y_score = svc.decision_function(X_test)
average_precision = average_precision_score(y_test, y_score)

precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_test, y_score)

plt.figure()
plt.step(recall, precision, where='post')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.title('Precision-Recall curve: AP={0:0.2f}'.format(average_precision))
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用svc.decision_function函数计算测试集中样本的得分，然后计算平均精确率（average_precision）。接下来，我们使用precision_recall_curve函数计算每个可能的分类器阈值的精确率-召回率。

最后，我们使用Matplotlib库中的plot函数将曲线绘制出来。我们使用step函数来创建代表不同分类器阈值的折线。其中，参数where=’post’表示折线之间是垂直的，从而使得精确率-召回率曲线更加平滑。