sklearn.metrics.plot_precision_recall_curve?

sklearn.metrics.plot_precision_recall_curve(estimator, X, y, *, sample_weight=None, response_method='auto', name=None, ax=None, **kwargs)

繪制二元分類器的精確召回曲線。

額外的關鍵字參數將傳遞到matplotlib的plot中。

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參數	說明
estimator	estimator instance 擬合分類器或擬合`Pipeline`，其中最后一個評估器是分類器。
X	{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features) 輸入值。
y	array-like of shape (n_samples,) 二進制目標值。
sample_weight	array-like of shape (n_samples,), default=None 樣本權重。
response_method	{‘predict_proba’, ‘decision_function’, ‘auto’}, default=’auto’ 指定是使用predict_proba還是decision_function作為目標響應。如果設置為‘auto’，則先嘗試使用predict_proba，如果不存在，則首先嘗試decision_function。
name	str, default=None 標記曲線的名稱。如果為None，則使用評估器的名稱。
ax	matplotlib axes, default=None 要繪制的軸對象。如果為None，則將創建新的圖形和軸。
**kwargs	dict 將傳遞給matplotlib圖的關鍵字參數。

返回值	說明
display	`PrecisionRecallDisplay` 存儲計算值的對象。

sklearn.metrics.plot_precision_recall_curve應用示例?