File:PR curve with optimal fscore.png
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PR_curve_with_optimal_fscore.png (653 × 547 Pixel, Dateigröße: 36 KB, MIME-Typ: image/png)
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Precision Recall Curve, points from different thresholds are color coded, the point with optimal fscore is highlighted in red
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import precision_recall_curve, f1_score
# Generate synthetic data with make_classification
X, y_true = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
# Fit the model on the data
model.fit(X, y_true)
# Predict probabilities for the positive class
y_scores = model.predict_proba(X)[:, 1]
# Compute precision, recall, and F-score
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
f_scores = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
# Find the threshold with the maximal F-score
max_f_score_idx = np.argmax(f_scores)
max_f_score_threshold = thresholds[max_f_score_idx]
# Create the PR curve plot
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(recall[:-1], precision[:-1], c=thresholds)
plt.scatter(recall[max_f_score_idx], precision[max_f_score_idx], c='red', marker='o', label=f'Max F-score ({max_f_score_threshold:.2f})', s=100)
plt.colorbar()
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall Curve')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
Beschreibung
[Bearbeiten]BeschreibungPR curve with optimal fscore.png |
English: Precision Recall Curve, points from different thresholds are color coded, the point with optimal fscore is highlighted in red |
Datum | |
Quelle | Eigenes Werk |
Urheber | Biggerj1 |
Lizenz
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Version vom | Vorschaubild | Maße | Benutzer | Kommentar | |
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aktuell | 11:38, 9. Sep. 2023 | ![]() | 653 × 547 (36 KB) | Biggerj1 (Diskussion | Beiträge) | Uploaded own work with UploadWizard |
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Software | |
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Horizontale Auflösung | 39,37 dpc |
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9. September 2023
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