绘制阈值（precision_recall曲线）matplotlib/sklearn.metrics

Question

我想绘制我的精度/召回曲线的阈值。我只是使用MNSIT数据，来自书籍《scikit-learn、keras和TensorFlow实战》中的示例。尝试训练模型以检测数字5的图像。我不知道您需要看多少代码。我已经为训练集制作了混淆矩阵，并计算了精确度和召回率值，以及阈值。我已经绘制了预测/召回曲线，但是书中的示例说要添加轴标签、图例、网格并突出显示阈值，但是代码在我放置下面的星号处截断了。我已经能够解决所有问题，除了如何在图中显示阈值。我已经包含了一张书上的图形与我所拥有的图形进行比较。这是书上的图像：，而这是我的图形：

我无法让具有两个阈值点的红色虚线显示出来。有人知道我该如何做吗？以下是我的代码：

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_train_5, y_scores)

def plot_precision_recall_vs_thresholds(precisions, recalls, thresholds):
    plt.plot(thresholds, precisions[:-1], "b--", label="Precision")
    plt.plot(thresholds, recalls[:-1], "g--", label="Recall")
    plt.xlabel("Threshold")
    plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0.)
    plt.grid(b=True, which="both", axis="both", color='gray', linestyle='-', linewidth=1)

plot_precision_recall_vs_thresholds(precisions, recalls, thresholds)
plt.show()

我知道这里有很多关于使用sklearn的问题，但似乎没有涉及如何显示那条红线。非常感谢您的帮助！

- Rachel Cyr

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您可以查看如何在两个点之间绘制线条，然后指定坐标并绘制一条线。对于点，您可以使用散点图。 - Mohil Patel

你可以遵循提供的答案建议。我还建议查看作者提供的整个代码片段。 - amiola

@amiola 谢谢你！！！这正是我正在解决的问题！ - Rachel Cyr

Answer 1

您可以使用以下代码绘制水平和垂直线：

plt.axhline(y_value, c='r', ls=':')
plt.axvline(x_value, c='r', ls=':')

- Carlos Melus

Answer 2

这应该以精确的方式工作：

def plot_precision_recall_vs_threshold(precisions, recalls, thresholds):
    recall_80_precision = recalls[np.argmax(precisions >= 0.80)]
    threshold_80_precision = thresholds[np.argmax(precisions >= 0.80)]
    
    plt.plot(thresholds, precisions[:-1], "b--", label="Precision", linewidth=2)
    plt.plot(thresholds, recalls[:-1], "g-", label="Recall", linewidth=2)
    plt.xlabel("Threshold")
    plt.plot([threshold_80_precision, threshold_80_precision], [0., 0.8], "r:")
    plt.axis([-4, 4, 0, 1])
    plt.plot([-4, threshold_80_precision], [0.8, 0.8], "r:")
    plt.plot([-4, threshold_80_precision], [recall_80_precision, recall_80_precision], "r:")
    plt.plot([threshold_80_precision], [0.8], "ro") 
    plt.plot([threshold_80_precision], [recall_80_precision], "ro")
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.show()

我在尝试复制这本书中的代码时发现了这段代码。原来@ageron将所有资源都放在了他的github页面上。你可以在这里查看。

- Ganiyu Olalekan