回答編集履歴
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一方、PR曲線では、y軸precisionはノコギリ状、すなわち単調増加でも単調減少でも無いものになることがあります。
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よって、precisionとrecallを逆順にしてしまうと、「x軸が単調増加でも単調減少でも無い」という意味のエラーが発生します。
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一方、PR曲線では、y軸precisionはノコギリ状、すなわち単調増加でも単調減少でも無いものになることがあります。よって、precisionとrecallを逆順にしてしまうと、「x軸が単調増加でも単調減少でも無い」という意味のエラーが発生します。
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一部修正
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参考: [sklearn.metrics.precision_recall_curve公式ドキュメント](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_curve.html#sklearn.metrics.precision_recall_curve)
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recallndarray of shape (n_thresholds + 1,)
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recall : ndarray of shape (n_thresholds + 1,)
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**Decreasing recall values** such that element i is the recall of predictions with score >= thresholds[i] and the last element is 0.
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一部修正
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@@ -10,19 +10,29 @@
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xndarray of shape (n,)
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x coordinates. These must be either monotonic increasing or monotonic decreasing.
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x coordinates. These **must be either monotonic increasing or monotonic decreasing**.
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この時、x軸となるrecallは単調減少であることが保証されています。
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参考: [sklearn.metrics.precision_recall_curve公式ドキュメント](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_curve.html#sklearn.metrics.precision_recall_curve)
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recallndarray of shape (n_thresholds + 1,)
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**Decreasing recall values** such that element i is the recall of predictions with score >= thresholds[i] and the last element is 0.
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一方、PR曲線では、y軸precisionはノコギリ状、すなわち単調増加でも単調減少でも無いものになることがあります。
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（このあたりの理論的背景はよく理解できていませんが）
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よって、precisionとrecallを逆順にしてしまうと、x軸が単調増加でも単調減少でも無いというエラーが発生します。
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よって、precisionとrecallを逆順にしてしまうと、「x軸が単調増加でも単調減少でも無い」という意味のエラーが発生します。
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PR曲線の例については、以下の記事が参考になるでしょう。
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ノコギリ状のPR曲線の例については、以下の記事が参考になるでしょう。
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