在机器学习中使用分类模型时，我们经常使用两个指标来评估模型的质量，即精度和召回率。
精度。正确的正面预测相对于总的正面预测。
其计算方法为。
- 精确率=真阳性/（真阳性+假阳性）。
召回率。正确的阳性预测相对于总的实际阳性预测而言。
其计算方法为。
- 召回率=真阳性/(真阳性+假阴性)
为了可视化某个模型的精确性和召回率，我们可以创建一条精确-召回曲线 。这条曲线显示了不同阈值下精度和召回率之间的权衡。
下面的例子说明了如何在Python中为一个逻辑回归模型创建精度-召回率曲线。
第一步：导入软件包
首先，我们将导入必要的包。
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
第二步：拟合Logistic回归模型
接下来，我们将创建一个数据集，并对其进行Logistic回归模型拟合：
#create dataset with 5 predictor variables
X, y = datasets.make_classification(n_samples=1000,
n_features=4,
n_informative=3,
n_redundant=1,
random_state=0)
#split dataset into training and testing set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3,random_state=0)
#fit logistic regression model to dataset
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)
#use logistic regression model to make predictions
y_score = classifier.predict_proba(X_test)[:, 1]
第3步：创建准确率-召回率曲线
接下来，我们将计算模型的精确度和召回率，并创建一个精确度-召回率曲线：
#calculate precision and recall
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score)
#create precision recall curve
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(recall, precision, color='purple')
#add axis labels to plot
ax.set_title('Precision-Recall Curve')
ax.set_ylabel('Precision')
ax.set_xlabel('Recall')
#display plot
plt.show()
X轴显示召回率，Y轴显示不同阈值的精度。
请注意，随着召回率的增加，精度会下降。
这代表了这两个指标之间的权衡。为了提高我们模型的召回率，精度必须降低，反之亦然。
