如何在matlab中找到最适合精确召回曲线的线答案

【问题标题】：how to find the line of best fit for precision recall curves in matlab如何在matlab中找到最适合精确召回曲线的线
【发布时间】：2013-03-09 13:54:32
【问题描述】：

我通过改变阈值并计算召回率和精度来计算召回率曲线的点。我在散点图中绘制了这些点，如下所示：

scatter(recall', precision')

我正在尝试找到最适合的曲线，但不确定最佳方式。我试过这个：

p = polyfit(recall', precision', 5)
r = polyval(p, recall')
plot(recall', precision', 'x');
hold on
plot(recall', r, '-');
hold off

但问题是我必须估计多项式的次数（在本例中为 5）。

【问题讨论】：

标签： matlab plot

【解决方案1】：

您可以尝试Eureqa Formulize程序。它是 康奈尔创意机器实验室 开发的免费且易于使用的符号回归工具。

问候，本

【讨论】：

当然。这是下载链接creativemachines.cornell.edu/eureqa_download 和快速介绍视频youtube.com/watch?v=6QtDzaMc3p0
Eureqa 由一家名为 Nutonian 的公司销售。该软件绝对不是免费的。不过，免费的是评估版，它会在 30 天后过期。只是为了避免误解... :-)

【解决方案2】：

您可以尝试对召回率和精度变量取对数，并通过它们拟合一条线。然后，斜率应该可以大致了解您可能想要使用的多项式的次数，即

p2 = polyfit(log(recall), log(precision), 1)

【讨论】：