我想确保绘制精确回忆曲线 . 我有以下数据：召回= [0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]精度= [1,1,0.8,0.7,0.80,0.65,0.60,0.72,0.60 ，0.73，0.75] interpolated_precision = [1,1,0.80,0.80,0.80,0.75,0.75,0.75,0.75,0.75,0.75]并制备图如下所示precision-recall curve
我不确定它是否正确，因为我已经看到了摇摇欲坠的数字 . 这里有一个例子：enter image description here如果有人能确认天气不对，我会很高兴的 .
1 回答
您经常看到的锯齿状线条/锯齿图案更常见于更多数据点（请注意示例图中至少20左右，而对于您的数据点至少为10），这些数据来自实际搜索结果 . 您没有说明数据点的来源 .
P-R数字经常看起来像是锯齿状的原因是每次召回的增加通常伴随着精确度的降低，至少是暂时的，因为可能会增加误报 . 在你的图中也是这种情况，然而，你的“逢低”似乎更小，你的精度始终保持高水平 .
但是，对于精度和插值精度的向下移动，图中有两个明显的错误，因为您将向下移动绘制为对角线 .
为了精确，任何向下移动应始终是垂直线 . 你不会从你所描述的点的简单x-y图中得到这个，例如：在excel中 . 这些垂直线条有助于“锯齿状”外观 .
对于插值精度，图形将始终包含水平或垂直的垂直直线 . 内插精度的定义基本上要求（参见例如https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/evaluation-of-ranked-retrieval-results-1.html，以便在任何召回点正确定义内插精度） .
这里的关键是要认识到您描述的数据不应该被绘制为独立的观察，而是以特定的方式定义图的其余部分的P-R值 .