制作平均查准率-召回率曲线，曲线图显示不正确

平均查准率-召回率曲线（Average Precision-Recall Curve）是一种常用的评估指标，用于衡量机器学习模型在不同阈值下的查准率和召回率之间的平衡关系。该曲线能够帮助我们判断模型在不同分类阈值下的表现，并帮助我们选择最合适的阈值来达到我们的预期。

在制作该曲线时，需要进行以下步骤：

1. 收集相关数据：需要有一组样本数据以及它们对应的真实标签和模型预测概率或分数。
2. 设定不同的分类阈值：将模型预测的概率或分数与不同的阈值进行比较，将样本划分为正例或负例。
3. 计算查准率和召回率：根据划分得到的结果，计算出不同阈值下的查准率和召回率。
   • 查准率（Precision）：即预测为正例的样本中真实为正例的比例，计算公式为：TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positive），FP表示假正例（False Positive）。
   • 召回率（Recall）：即真实为正例的样本中预测为正例的比例，计算公式为：TP / (TP + FN)，其中TP表示真正例，FN表示假反例（False Negative）。

• 绘制曲线：将不同阈值下的查准率和召回率绘制成曲线图。

当曲线显示不正确时，可能存在以下原因：

1. 数据问题：检查数据集是否存在缺失值、异常值或标签错误等问题，确保数据的质量和准确性。
2. 算法问题：检查模型的训练和预测过程是否正确，确保模型的稳定性和准确性。
3. 阈值设置问题：检查分类阈值的设定是否合理，可以尝试不同的阈值来观察曲线的变化。
4. 绘图问题：检查绘图代码是否正确，确保正确使用了合适的绘图函数和参数。

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