绘制PR（Precision-Recall）曲线通常涉及以下步骤：
准备数据
需要有模型预测的置信度分数（confidence scores）和真实标签（data labels）。
计算查准率（Precision）和查全率（Recall）
对于不同的分类阈值，计算出对应的查准率和查全率。
阈值通常从0到1变化，或者根据置信度分数的分布来选择。
绘制PR曲线
使用查准率作为纵轴，查全率作为横轴，在二维坐标系中绘制点。
将每个阈值对应的查准率和查全率点连接起来，形成PR曲线。
使用代码绘制PR曲线 （以Python为例）：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import precision_recall_curve假设confidence_scores和data_labels是已经计算好的precision, recall, thresholds = precision_recall_curve（data_labels, confidence_scores）plt.figure（）plt.plot（recall, precision, marker='.'）plt.title（'PR Curve'）plt.xlabel（'Recall'）plt.ylabel（'Precision'）plt.grid（）plt.show（）
使用Adobe Premiere Pro（PR）软件绘制
在Premiere中，可以通过钢笔工具手动绘制曲线。
首先，使用钢笔工具在画布上绘制大致的轮廓。
然后，通过添加锚点工具调整曲线，使其符合所需的形状。
请注意，PR曲线主要用于评估二分类模型的性能，特别是在类别不平衡的情况下。曲线越接近左上角，表示模型性能越好