（15）绘制PR曲线

#画PR曲线

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import metrics  ###计算roc和auc

y_score = [ 9.9851e-01,  9.9997e-01,  1.0000e+00,  1.0000e+00,  9.9711e-01,

        9.9997e-01,  9.9913e-01,  8.4129e-05,  9.9940e-01,  9.9549e-01,

        6.3709e-03,  9.9890e-01,  2.8921e-02,  9.9298e-01,  9.9845e-01,

        1.2955e-03,  1.0470e-05,  5.0030e-04,  1.0792e-04,  9.9993e-01,

        6.8361e-01,  9.9999e-01,  9.3790e-01,  8.4222e-01,  1.0000e+00,

        3.7036e-03,  9.9920e-01,  6.8316e-01,  2.6265e-14,  9.9859e-01,

        6.4708e-02,  1.0000e+00,  9.8933e-01,  7.2793e-05,  9.9987e-01,

        1.2028e-04,  1.0000e+00,  1.8870e-07,  9.9999e-01,  1.0000e+00,

        9.9999e-01,  1.0000e+00,  1.0000e+00,  1.0000e+00,  7.8533e-03,

        1.8890e-04,  1.0000e+00,  2.5989e-02,  9.9999e-01,  4.6810e-02,

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        6.1877e-01,  1.0000e+00,  8.6309e-01,  1.0000e+00,  1.9857e-01,

        1.0000e+00,  9.9999e-01,  4.7447e-04,  9.9927e-01,  1.0522e-06,

        9.9999e-01,  1.0000e+00,  6.0466e-07,  1.0000e+00,  4.3941e-05,

        4.1809e-02,  3.4526e-09,  1.6633e-07,  8.3515e-07,  9.9989e-01,

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        2.1062e-06,  3.2605e-03,  9.9847e-01,  7.6638e-07,  9.6480e-01,

        1.2248e-05,  6.0582e-01,  9.9997e-01,  9.9997e-01,  2.1907e-04,

        3.1958e-01,  2.6135e-02,  1.4250e-01,  9.0930e-06,  3.6019e-05,

        1.0000e+00,  8.2119e-01,  2.2820e-02,  9.9970e-01,  2.2836e-06,

        2.1747e-01,  1.2492e-06,  6.6268e-01,  9.4269e-01,  9.9999e-01,

        6.0224e-01,  1.0339e-04,  4.6033e-01,  9.9127e-01,  2.1745e-02,

        2.7529e-05,  5.1265e-01,  4.0928e-03,  1.0000e+00,  2.2949e-05,

        9.9689e-01,  9.8733e-01,  6.9968e-05,  1.2510e-13,  9.2999e-01,

        5.2054e-05,  4.0495e-02,  2.6996e-06,9.9880e-01,  9.8693e-01,  2.9835e-01,  9.9989e-01,  8.4126e-03,

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        1.0000e+00,  1.7148e-08,  1.0000e+00,  6.7212e-06,  1.1449e-05,

        4.8784e-02,  1.0000e+00,  2.6514e-06,  1.0000e+00,  8.8992e-08,

        6.4772e-08,  4.0303e-07,  1.7111e-08,  7.1858e-08,  8.2972e-08,

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        8.1549e-05,  6.6065e-05,  1.8652e-09,  2.3904e-13,  9.9978e-01,

        1.0000e+00,  1.0000e+00,  4.3819e-12,  1.0000e+00,  9.9985e-01,

        9.9969e-01,  3.9544e-06,  9.9999e-01,  1.0000e+00,  1.0000e+00,

        9.9962e-01,  5.4252e-12,  9.9999e-01,  3.1807e-09,  1.0000e+00,

        2.7246e-06,  1.0000e+00,  3.4905e-06,  2.9352e-05,  1.0000e+00,

        9.8905e-06,  9.9999e-01,  1.0000e+00,  4.3435e-08,  1.0000e+00,

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        1.0000e+00,  1.3313e-09,  1.0000e+00,  9.1215e-05,  1.0000e+00,

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        2.4347e-06,  9.9991e-01,  6.7946e-10, 1.0000e+00,  7.5963e-08,  1.0000e+00,  1.3206e-07,  9.9998e-01,

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        1.0000e+00,  2.7031e-05,  1.0000e+00,  9.8138e-01,  1.0000e+00,

        1.8816e-09,  9.9999e-01,  1.0000e+00,  6.7595e-08,  1.3619e-08,

        9.9888e-01,  4.1556e-07,  1.2928e-12,  1.0000e+00,  9.9918e-01,

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        9.8021e-10,  1.2623e-08,  9.8738e-01,  1.2176e-06,  1.0000e+00,

        1.0000e+00,  5.0820e-08,  9.3541e-01,  8.0202e-09,  1.0000e+00,

        1.1401e-07,  3.5547e-10,  2.7973e-02,  6.2540e-01,  1.5087e-10,

        1.3505e-09,  2.6094e-07,  5.2484e-09,  6.3256e-07,  7.8440e-07,

        1.0000e+00,  5.0651e-10,  1.4844e-09,  6.4393e-11,  1.0000e+00,

        3.4127e-10,  1.0000e+00,  1.4658e-04,  1.0000e+00,  3.2133e-06,

        5.5449e-02,  9.9992e-01,  6.5473e-07,  1.0000e+00,  9.7145e-08,

        1.0000e+00,  1.0000e+00,  9.1511e-07,  9.9960e-01,  4.6388e-08,

        9.1321e-06,  9.9934e-01,  2.0286e-08,  1.0000e+00,  7.6241e-09,

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        7.7162e-06,  1.0000e+00,  1.0000e+00,  9.9999e-01,  9.1957e-10,

        9.9600e-01,  2.3197e-09,  1.0000e+00, 6.2079e-10,  4.3248e-06,  1.0000e+00,  1.0662e-08,  9.9996e-01,

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        1.0000e+00,  1.0000e+00,  1.0000e+00,  5.6099e-07,  1.0000e+00,

        3.1398e-06,  1.8213e-11,  1.0000e+00,  1.8683e-10,  5.3258e-12,

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        1.0000e+00,  1.9014e-04,  9.8399e-01,  9.9997e-01,  9.9830e-01,

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        2.3065e-03,  9.9984e-01,  6.1653e-03,  1.8803e-02,  5.6274e-02,

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        9.9993e-01,  2.8215e-03,  2.3968e-04,  1.0000e+00,  9.9958e-01,

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        9.9999e-01]

y_test = [ 1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  0,  1,  1,  0,  1,  1,  1,

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        1,  0,  0,  1,  0,  1,  1,  0,  1,  1,  0,  1,  1,  1,

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        0,  1,  0,  0,  1]

precision, recall, _thresholds = metrics.precision_recall_curve(y_test, y_score)

auc = metrics.auc(recall, precision)

lw = 2

plt.figure(figsize=(10,10), facecolor=(1, 1, 1))

plt.plot(precision, recall, color='darkorange',

        lw=lw, label=' (AUC = %0.2f)' % auc) ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线

plt.plot([0, 1], [1, 0], color='navy', lw=lw, linestyle='--')

plt.xlim([0.0, 1.0])

plt.ylim([0.0, 1.0])

# 设置刻度字体大小

plt.xticks(fontsize=15)

plt.yticks(fontsize=15)

plt.xlabel('recall', fontsize=20)

plt.ylabel('precision', fontsize=20)

#plt.title('Receiver operating characteristic example')

plt.legend(loc="upper right")

plt.show()