使用函数将精确回忆曲线添加到绘图中

Question

对于许多分类器，我有一个精确和召回的数据，每个分类器都有4个不同的置信阈值值：

    MODEL   CONFIDENCE_THR  PRECISION   RECALL
0   Model1  0.25    0.992647    0.950704
1   Model1  0.45    1.000000    0.929577
2   Model1  0.35    0.992537    0.936620
3   Model1  0.30    0.992593    0.943662
4   Model2  0.45    0.992647    0.950704
5   Model2  0.30    0.992647    0.950704
6   Model2  0.35    0.992647    0.950704
7   Model2  0.25    0.992701    0.957746
8   Model3  0.30    0.978417    0.957746
9   Model3  0.35    0.978102    0.943662
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我想在JupyterLab中创建一个Matplotlib图，并为每个模型添加一个精确召回曲线。由于模型列表将来可能会发生变化，所以我希望使用Python函数来实现这一点，而不是在Matplotlib代码中硬编码模型名称。我写了这样的东西

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib widget

df = pd.read_csv("results.csv")

plt.title('Precision-Recall curves')
plt.legend(loc = 'lower right')

def plot_precision_recall_curve(df, model, plt):
    df = df.loc[df['MODEL'] == model, ['MODEL', 'PRECISION', 'RECALL']]
    plt.plot(df['RECALL'], df["PRECISION"], 'b', label = model)  

plot_precision_recall_curve(df, 'Model1', plt)
plt.show()

但我得到了一个空洞的情节

No artists with labels found to put in legend.  Note that artists whose label start with an underscore are ignored when legend() is called with no argument.

另外，请注意，在我的代码中，我试图绘制单个模型的精确召回曲线，但实际上，我想在相同的图中添加包含在dataframe中的所有模型的精确召回曲线。你能帮帮我吗?

Answer 1

若要修复代码，请在绘制某些内容后移动plt.legend()，最好是在plt.show()之前。

plt.title('Precision-Recall curves')
plot_precision_recall_curve(df, 'Model1', plt)
plt.legend(loc = 'lower right')
plt.show()

另一方面，你对seaborn开放吗？

import seaborn as sns
sns.lineplot(data=df, x='RECALL', y='PRECISION', hue='MODEL')

输出：

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