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# pr_curve()
export const GitHubLink = ({url, compact = false}) =>
{compact ? "voir la source" : <>
Source GitHub
}
;
## fonction wandb.plot.pr\_curve()
Construit une courbe précision-rappel (PR).
La courbe précision-rappel est particulièrement utile pour évaluer des classificateurs sur des jeux de données déséquilibrés. Une aire élevée sous la courbe PR indique à la fois une précision élevée (un faible taux de faux positifs) et un rappel élevé (un faible taux de faux négatifs). La courbe donne des indications sur l’équilibre entre faux positifs et faux négatifs à différents seuils, ce qui aide à évaluer les performances d’un modèle.
```python theme={null}
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
```
## Arguments
Étiquettes binaires réelles. La forme doit être (`num_samples`,).
Scores ou probabilités prédits pour chaque classe. Il peut s'agir d'estimations de probabilité, de scores de confiance ou de valeurs de décision sans application de seuil. La forme doit être (`num_samples`, `num_classes`).
Liste facultative de noms de classes permettant de remplacer les valeurs numériques de `y_true` afin de faciliter l'interprétation du graphique. Par exemple, `labels = ['dog', 'cat', 'owl']` remplacera 0 par « dog », 1 par « cat » et 2 par « owl » dans le graphique. Si elle n'est pas fournie, les valeurs numériques de `y_true` seront utilisées.
Liste facultative de valeurs de classe uniques issues de `y_true` à inclure dans le graphique. Si elle n'est pas spécifiée, toutes les classes uniques de `y_true` seront représentées.
Nombre de points auxquels interpoler les valeurs de rappel. Les valeurs de rappel seront fixées à `interp_size` points uniformément répartis dans l'intervalle \[0, 1], et la précision sera interpolée en conséquence.
Titre du graphique. La valeur par défaut est « Precision-Recall Curve ».
Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l'interface W\&B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée « Custom Chart Tables ». La valeur par défaut est `False`.
## Renvoie
`CustomChart`: Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W\&B. Pour enregistrer le graphique, transmettez-le à `wandb.log()`.
## Exceptions levées
* `wandb.Error`: Si NumPy, pandas ou scikit-learn n’est pas installé.
## Exemples
```python theme={null}
import wandb
# Exemple de détection de spam (classification binaire)
y_true = [0, 1, 1, 0, 1] # 0 = pas spam, 1 = spam
y_probas = [
[0.9, 0.1], # Probabilités prédites pour le premier échantillon (pas spam)
[0.2, 0.8], # Deuxième échantillon (spam), et ainsi de suite
[0.1, 0.9],
[0.8, 0.2],
[0.3, 0.7],
]
labels = ["not spam", "spam"] # Noms de classes facultatifs pour la lisibilité
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})
```