如何将两个模型的pr曲线绘制到一起

Posted 2023-05-06

方法如下：首先，打开电脑上面的PR，并点击进入。

2、进入到PR，在项目面板中导入两段视频，并将其拓展至时间轴上面。

3、将两段视频分别放在上下两个轨道上，最好保持视频的长度是一样的时长。

4、此时系统默认播放显示的是最上面的视频，必须先点击第一个视频，然后在效果控件里面对视频位置、高度、宽度的参数进行一定的更改。 参考技术A 如果要将两个模型的PR曲线绘制到一起，首先可以确保它们使用相同的Recall值范围来绘制。然后，可以使用matplotlib或其他可视化工具将两个模型的点连接起来，从而创建一个总体PR曲线。最后，在同一图表中可以对两种模型的表现进行对比，从而判断哪种模型更有效。

Python深度学习之路-3.2PR曲线

1.何谓PR曲线

所谓PR曲线是指用横轴表示召回率，纵轴表示精确率，将数据绘制成图表的形式所得到的曲线。

召回率和准确率两个指标成反比关系，所谓反比关系，指的是当提升精确率时，召回率会降低，相反如果要提供召回率，则精确率会相应降低。

2.基于PR曲线的模型评估

如果将PR曲线模型放到商业领域中，将问题转换为如何从所有的客户中挑选优质客户的问题，将优质客户分为优质客户的客户和真正的优质客户两类，则具体内容如下：

• 精确率高，召回率低的状态：市场推广费用中浪费的部分较少，但是漏掉的优质客户会比较多，即存在损失商机的问题。
• 精确率低，召回率高的状态：这种情况下，虽然潜在优质客户流失的情况较少，但是市场推广中存在无的放矢的情况，即市场推广费用中浪费的部分可能比较多。

3.平衡点

理想的情况是精确率和召回率都相当高的点，但由于两者是成反比的关系，一个升高就会导致另一个降低。不过，PR曲线上存在精确率和召回率相同的点，这个点叫做平衡点(Break Even Point, BEP)。在这个点上，精确率和召回率之间达到了最好的平衡状态。