# 使用PyTorch绘制PR曲线的完整指南
在机器学习和深度学习的实际应用中，评估模型的性能是至关重要的一环。PR曲线（Precision-Recall曲线）是评估分类模型的重要方法之一，它能够显示模型在不同阈值下的精准度（Precision）与召回率（Recall），从而帮助我们判断模型表现的好坏。本文将为您详细讲解如何在PyTorch中实现PR曲线的绘制，步骤如下：
| 步骤 | 描述
文章目录一、在pytorch中紧凑画出子图（1）在一行里画出多张图像和对应标签1）代码2）效果展示色偏原因分析：（2）以矩阵的形式展示多张图片1）代码2）效果展示二、在matplotlib中紧凑画出子图（1）区分 subplot 和 subplots（2）代码（3）效果展示三、手动将一个文件夹下的图片拼接在一起参考： 一、在pytorch中紧凑画出子图（1）在一行里画出多张图像和对应标签1）代码
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2023-12-14 06:47:39
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文章目录Roc曲线和PR曲线的理解及简单的代码实现1.引言2.几个度量的介绍与理解3.PR曲线的理解4.Roc曲线的理解5.简要代码绘制两种曲线 Roc曲线和PR曲线的理解及简单的代码实现1.引言Roc曲线和PR曲线常被用来在二分类问题中评估一个分类器的性能，所以在机器学习中搞清楚两种曲线的原理及其区别与实现是非常基础也是非常重要的。2.几个度量的介绍与理解首先我们必须要了解混淆矩阵：表示模型将
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2024-09-26 08:47:29
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# 用 Python 画 PR 曲线
PR 曲线（Precision-Recall curve）是在机器学习中常用于评估分类模型性能的一种指标。它通过绘制分类器在不同阈值下的精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的曲线来描述模型的性能。
在本文中，我们将介绍如何使用 Python 绘制 PR 曲线，并给出相应的代码示例。
## PR 曲线简介
PR 曲线是通过改变阈值来计
原创
2023-08-28 07:45:12
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PR曲线概念PR曲线中的P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系，一般情况下，将recall设置为横坐标，precision设置为纵坐标。P-R曲线怎么画？在机器学习中，分类器往往输出的不是类别标号，而是属于某个类别的概率值，根据分类器的预测结果从大到小对样例进行排序，排在前面的是学习器认为最可能是正例的样本，排在后面的是学习器认为最
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2024-02-05 13:17:28
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研究了三天的多分类pr曲线问题终于在昨天晚上凌晨一点绘制成功了！！ 现将所学所感记录一下，一来怕自己会忘可以温故一下，二来希望能给同样有疑惑的铁子们一些启迪！下图为我画的pr曲线，因为准确度超过了97%，所以曲线很饱和。首先了解一下二分类中的pr曲线是怎么画的？“p” 是precition，是查准率，也是我们常用到的准确率。 “r” 是recall，是查全率，也叫召回率。 上图为测试结果的混淆矩阵
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2023-08-09 17:29:56
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要画 PR 曲线 (Precision-Recall Curve)，首先我们需要一个好的理解背景。PR 曲线在许多机器学习领域中都用得上，特别是二分类问题中，用来评价模型在处理不均衡数据时的表现。通过绘制 PR 曲线，我们可以直观地看到模型的查准率（Precision）与查全率（Recall）之间的权衡。
### 问题背景
在机器学习项目中，当我们处理不均衡数据集时，单靠精确度来评估模型性能是
目录分类任务中的AP，mAP，PRC（PR曲线）为什么需要PR曲线APmAPAP的计算方法：P-R曲线的绘制方法mAP计算方法检测任务中的AP与AP@50, AP@75 AP和mAP是图像分类任务中的评价方法，可以用于检测任务。分类任务中的AP，mAP，PRC（PR曲线）为什么需要PR曲线Precision and Recall (PR曲线)：用于稀有事件检测，如目标检测、信息检索、推荐系统。负
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2024-09-18 15:20:01
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作 者 | SFXiang 编辑 | 丛 末 论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Overcoming_Classifier_Imbalance_for_Long-Tail_Object_Detection_With_Balanced_Group_C
一个剪辑的播放速度可表现为五种效果：1、正常2、快进（加速）3、慢放（慢动作）4、定格5、时快时慢（时间重映射）◆ ◆ ◆解释素材法Pr菜单：剪辑/修改/解释素材Interpret Footage或者，在项目面板里的素材文件上右击，选择“修改/解释素材”。解释素材时由于要保证素材的总帧数不变而引起了持续时间的变化，自然会使得解释后的素材的播放速
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2023-09-25 20:44:50
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基于深度学习的目标检测综述汇报人：wn 时间： 2020年7月0.引言Challengegraph LR
A[Global feature 主要是图像的特征和纹理]-->B[Visual-Bow]
B-->C[Sift 2004]
C-->D[Alexnet 2012]How to localizing objects with a deep network?
方法一：De
快捷键的使用：C：切割视频或音频shift+C：同时切割视频或音频A：向后选项V：切换成正常光标，主要与C切换使用I：在时间线上载入入点O：在时间线上载入出点~：在源上放大需要剪辑的视频或者音频+：放大-：缩小，：源中入点和出点之间的视频或音频插入到序列中。：源中入点和出点之间的视频或音频覆盖到序列中J：视频向前扫描L：视频向后扫描K：停止扫描HOME：时间线瞬间回到最前端
## 用Python画SOD的PR曲线
PR曲线是一种常用的用于评估分类模型性能的图表，它展示了召回率（Recall）和准确率（Precision）之间的关系。在目标检测任务中，PR曲线也被广泛应用，用于评估目标检测模型的性能。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制SOD（Salient Object Detection）的PR曲线，并提供示例代码供参考。
### SOD任务简介
SO
原创
2024-05-19 05:30:39
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查准率， 查全率的基本定义预测结果与真实类别的组合： 真实情况预测正例结果反例正例TP(true positive)FN(false negative)反例FP(false positive)TN(true negative)查准率 P= TP/(TP + FP)查全率 R= TP/(TP + FN)查准率与查全率是一对矛盾的度量，即查全率要高的话TP就要尽可能的多，一定的预测准确率下相
文章：1，Grad-CAM: Why did you say that?2，Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 目标：通过全图的热力图显示出图中重点部位，表示该部位是将图形判断为某类的依据。 代码：pytorch：1，https://github.com
PR曲线和ROC曲线比较 ROC曲线特点： （1）优点：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。因为TPR聚焦于正例，FPR聚焦于与负例，使其成为一个比较均衡的评估方法。 在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反），而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。 （2）缺点：上文提到ROC曲线
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2023-12-15 11:10:05
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显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类：人眼注视预测和显著目标检测。根据输入类型，可进一步分为静态显著性模型和动态显著性模型。背 景将CNN应用于视频显著性的第一个问题是缺乏足够大、标记密集的视频训练数据。据我所知，CNN在计算机视觉方面的成功在很大程度上归功于
一. 安装包pytorch版本最好大于1.1.0。查看PyTorch版本的命令为torch.__version__tensorboard若没有的话，可用命令conda install tensorboard安装，也可以用命令pip install tensorboard安装。注意：tensorboard可以直接实现可视化，不需要安装TensorFlow；tensorboard和tensorboar
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2023-11-07 21:52:15
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pytorch实现的loss function1.均方损失函数2. 交叉熵损失函数3、自定义损失函数1、关于nn.Module与nn.Functional的区别2、自定义损失函数 神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数,对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。1、所有的loss的基类是Module，
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2024-06-07 14:28:12
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在使用 PyTorch 进行深度学习的过程中，许多用户会遇到一个常见的问题：**如何有效绘制 Loss 曲线**。绘制 Loss 曲线对于监控模型训练过程中的性能至关重要，能够帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合。接下来，我将分享这个问题的详细背景、出现的错误现象、根因分析以及解决方案。
### 问题背景
在深度学习任务中，Loss 函数用于量化模型的预测与实际标签之间的差异。通过绘制 Loss
