1、用python画pr曲线的代码如下：

sklearn.metrics.precision_recall_curve(y_true,probas_pred,pos_label=None,sample_weight=None)

2、代码详解

precision(精度)为tp / (tp + fp)，tp为真阳性数，fp为假阳性数。

recall(召回率)是tp / (tp + fn)，tp为真阳性数，fn为假阴性数。

参数：

y_true：array, shape = [n_samples]：真实标签。如果标签不是{-1、1}或{0、1}，则pos_label应显式给出。

probas_pred：array, shape = [n_samples] ：正类的预测概率或决策函数

pos_label：int or str, default=None：正类标签。pos_label=如果y_true是None，{- 1、1}或{0、1}，pos_label设置为1，否则会报错。

返回值：

precision：array, shape = [n_thresholds + 1]：精度，最后一个元素是1。

recall：array, shape = [n_thresholds + 1]：最后一个召回率是0

thresholds：array, shape = [n_thresholds <= len(np.unique(probas_pred))]：决策函数的阈值用于计算精度和召回率