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# pr_curve()
export const GitHubLink = ({url, compact = false}) =>
{compact ? "View source" : <>
GitHub source
}
;
function wandb.plot.pr\_curve()
適合率-再現率 (PR) 曲線を作成します。
適合率-再現率曲線は、不均衡なデータセットで分類器を評価する際に特に有用です。
PR 曲線の下の面積が大きい場合、適合率が高く (偽陽性率が低い)、
再現率も高い (偽陰性率が低い) ことを示します。この曲線から、さまざまな
しきい値における偽陽性と偽陰性のバランスを把握できるため、
モデルのパフォーマンスの評価に役立ちます。
```python theme={"system"}
y_true: 'Iterable[T] | None' = None,
y_probas: 'Iterable[numbers.Number] | None' = None,
labels: 'list[str] | None' = None,
classes_to_plot: 'list[T] | None' = None,
interp_size: 'int' = 21,
title: 'str' = 'Precision-Recall Curve',
split_table: 'bool' = False
```
引数
正解の二値ラベル。形状は (`num_samples`,) である必要があります。
各クラスの予測スコアまたは確率。確率の推定値、信頼度スコア、またはしきい値処理前の決定値を指定できます。形状は (`num_samples`, `num_classes`) である必要があります。
`y_true` の数値を置き換えるクラス名のリスト (オプション)。プロットが解釈しやすくなります。たとえば、`labels = ['dog', 'cat', 'owl']` を指定すると、プロット内で 0 が 'dog'、1 が 'cat'、2 が 'owl' に置き換えられます。指定しない場合は、`y_true` の数値がそのまま使用されます。
プロットに含める、y\_true の一意なクラス値のリスト (オプション)。指定しない場合は、y\_true のすべての一意なクラスがプロットされます。
再現率 値の補間に使用するポイントの数。再現率 値は範囲 \[0, 1] に均等に分布する `interp_size` 個のポイントに固定され、適合率 はそれに合わせて補間されます。
プロットのタイトル。デフォルトは "適合率-再現率 Curve" です。
W\&B UI で表を別のセクションに分けて表示するかどうか。`True` の場合、表は "Custom Chart Tables" という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
戻り値
`CustomChart`: W\&B にログできるカスタム チャート オブジェクトです。チャートをログするには、このオブジェクトを `wandb.log()` に渡します。
送出される例外
* `wandb.Error`: NumPy、pandas、または scikit-learn がインストールされていない場合。
サンプル
```python theme={"system"}
import wandb
# スパム検出（二値分類）の例
y_true = [0, 1, 1, 0, 1] # 0 = スパムではない、1 = スパム
y_probas = [
[0.9, 0.1], # 1 つ目のサンプル（スパムではない）の予測確率
[0.2, 0.8], # 2 つ目のサンプル（スパム）。以降も同様
[0.1, 0.9],
[0.8, 0.2],
[0.3, 0.7],
]
labels = ["not spam", "spam"] # 読みやすくするためのクラス名（オプション）
with wandb.init(project="spam-detection") as run:
pr_curve = wandb.plot.pr_curve(
y_true=y_true,
y_probas=y_probas,
labels=labels,
title="Precision-Recall Curve for Spam Detection",
)
run.log({"pr-curve": pr_curve})
```
## Related topics
- [カスタム チャートの概要](/ja/products/wandb/ref/python/custom-charts.md)