要使用Python绘制PR（Precision-Recall）曲线，你可以按照以下步骤进行：
1. 导入必要的库：
python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
2. 准备数据：
你需要有两组数据，`y_true` 表示真实标签，`probas_pred` 表示模型预测为正类的概率。
python
示例数据
y_true = np.array（[0, 1, 2, 2, 0]）
probas_pred = np.array（[0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.95]）
3. 计算PR曲线所需的值：
python
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve（y_true, probas_pred）
4. 绘制PR曲线：
python
plt.figure（）
plt.plot（recall, precision, marker='.'）
plt.xlabel（'Recall'）
plt.ylabel（'Precision'）
plt.title（'PR Curve'）
plt.show（）
将上述代码整合到一起，完整的示例代码如下：
python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
示例数据
y_true = np.array（[0, 1, 2, 2, 0]）
probas_pred = np.array（[0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.95]）
计算PR曲线所需的值
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve（y_true, probas_pred）
绘制PR曲线
plt.figure（）
plt.plot（recall, precision, marker='.'）
plt.xlabel（'Recall'）
plt.ylabel（'Precision'）
plt.title（'PR Curve'）
plt.show（）
运行这段代码，你将得到一个展示PR曲线的图形窗口。
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