如何从二进制数据在R中创建精确召回曲线？

Question

我想要计算精度和召回，并从二进制数据集(事件发生/不发生)在R中创建精确召回图。我的数据与下面的示例类似。

truth <- rbinom(200, 1, 0.9)
pred_1 <- rbinom(200, 1, 0.8)
pred_2 <- rbinom(200, 1, 0.7)

dat <- data.frame(truth, pred_1, pred_2)

head(dat)
#>   truth pred_1 pred_2
#> 1     1      1      1
#> 2     1      1      1
#> 3     1      1      0
#> 4     0      1      1
#> 5     1      0      1
#> 6     1      1      1

本质上，我的目标是评估pred_1和pred_2的精确性和召回率，以确定与truth (标准)相比的“事件”(标识为1)。我知道在R中有一些软件包/函数可以可视化精确/回忆，但我不确定这个例子的最佳方法。我从pr_curve包中看到了yardstick函数，但我不知道如何将文档中的示例应用到自己的数据集中。任何关于我如何解决这个问题的建议都将是非常有用和感激的。

Answer 1

您可以使用以下代码：

library(yardstick)
truth <- rbinom(200, 1, 0.9)
pred_1 <- rbinom(200, 1, 0.8)
pred_2 <- rbinom(200, 1, 0.7)

dat <- data.frame(truth = as.factor(truth), pred_1 = as.numeric(pred_1), pred_2 = as.numeric(pred_2))

autoplot(pr_curve(dat, truth, pred_1))

输出：

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