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TensorFlow PR曲线插件: pr_curve_streaming_op

TensorFlow PR曲线插件(pr_curve_streaming_op)是一个用于计算和绘制模型性能评估指标的插件。PR曲线是一种常用的二分类模型评估指标，用于衡量模型在不同阈值下的精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系。

PR曲线插件的主要功能是根据模型的预测结果和真实标签计算出不同阈值下的精确率和召回率，并绘制出PR曲线图。通过观察PR曲线，可以直观地了解模型在不同阈值下的性能表现，帮助开发者进行模型调优和性能评估。

该插件的优势包括：

简单易用：PR曲线插件提供了简洁的API接口，方便开发者快速计算和绘制PR曲线。
实时计算：PR曲线插件支持流式计算，可以在模型预测过程中实时更新PR曲线，方便开发者实时监控模型性能。
可视化展示：插件可以将计算得到的PR曲线以图表的形式展示，使开发者更直观地了解模型的性能。

PR曲线插件适用于各种需要评估二分类模型性能的场景，例如文本分类、图像分类、异常检测等。在使用PR曲线插件时，可以结合其他评估指标如准确率、F1值等进行综合评估。

腾讯云提供了一系列与机器学习和深度学习相关的产品，可以帮助开发者进行模型训练和部署。其中，腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）提供了丰富的机器学习工具和资源，包括TensorFlow框架、模型训练与推理服务等，可以与PR曲线插件结合使用，实现全面的模型性能评估和优化。

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绘制PR曲线

].set_visible(False) #去掉上边框 ax.spines['right'].set_visible(False) #去掉右边框 fig.savefig('PR...') plt.ylabel('precision') plt.title('PR cruve') plt.ylim([0.6, 1.05]) plt.plot(x,y, label='PR') plt.legend...如果没错的话应该会直接在终端生成一个PR曲线图。...= open('koujian_pr.pkl','rb')#这里open中第一个参数需要修改成自己生产的pkl文件 #fr1= open('quexian_pr.pkl','rb') inf = cPickle.load...运行该文件，同样可以得到PR曲线图。

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p=6236 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。...ROC曲线 ? ?...AUC-PR曲线精确回忆曲线绘制阳性预测值（PPV，y轴）与真阳性率（TPR，x轴）。...在下文中，我将演示 AUC-PR 下的面积如何受预测性能的影响。 AUC-PR是完美的分类器理想的分类器不会产生任何预测错误。因此，它将获得1的AUC-PR： ?...AUC-PR是一个好的分类器将两个类分开但不完美的分类器将具有以下精确回忆曲线： ? 可视化分类器在没有任何错误的正面预测的情况下达到约50％的召回率。

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图像检索评价指标：PR曲线的计算与绘制

# @file name : test2.py # @brief : 如何绘制PR曲线 # @author : liupc # @date : 2021/8/2 import...distH = 0.5 * (q - np.dot(B1, B2.transpose())) return distH draw_range = [1,2,3,4,5,6,7] def pr_curve...r[it] = gnd_r / gnd_all #召回率：2/3 P.append(np.mean(p)) R.append(np.mean(r)) #绘制PR...曲线 plt.plot(R, P, linestyle="-", marker='D', label="DSH") plt.grid(True) plt.xlim(0, 1)...[0,0,1], [1,1,0]], dtype=np.int64) P, R = pr_curve

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