importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,f1_score# Generate synthetic data with make_classificationX,y_true=make_classification(n_samples=1000,n_features=20,random_state=42)# Create a Logistic Regression modelmodel=LogisticRegression()# Fit the model on the datamodel.fit(X,y_true)# Predict probabilities for the positive classy_scores=model.predict_proba(X)[:,1]# Compute precision, recall, and F-scoreprecision,recall,thresholds=precision_recall_curve(y_true,y_scores)f_scores=2*(precision*recall)/(precision+recall)# Find the threshold with the maximal F-scoremax_f_score_idx=np.argmax(f_scores)max_f_score_threshold=thresholds[max_f_score_idx]# Create the PR curve plotplt.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
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
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