在机器学习领域，PR曲线（Precision-Recall Curve）是评估分类模型性能的重要工具之一。它通过展示不同阈值下精确率（Precision）和召回率（Recall）的变化，帮助我们理解模型在不同场景下的表现。今天，我们就来手把手教你用Python绘制PR曲线！

首先，你需要准备好数据集和模型预测结果。可以使用`sklearn.metrics.precision_recall_curve`函数轻松计算精确率和召回率。接着，利用`matplotlib`库将它们可视化为一条平滑的曲线。例如：

```python

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

import matplotlib.pyplot as plt

假设y_test是真实标签，y_scores是预测得分

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_scores)

plt.plot(recall, precision, marker='.')

plt.xlabel('Recall')

plt.ylabel('Precision')

plt.title('Precision-Recall Curve')

plt.show()

```

绘制完成后，你会发现PR曲线不仅直观，还能辅助你选择最优的分类阈值。✨ 如果你的模型表现优异，这条曲线会更靠近右上角哦！快来试试吧！