回答編集履歴
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一部修正
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@@ -12,8 +12,7 @@
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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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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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一部修正
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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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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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一部修正
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@@ -4,12 +4,17 @@
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参考: [sklearn.metrics.auc公式ドキュメント](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.auc.html#sklearn.metrics.auc)
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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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[インバランスデータにおけるPR曲線とROC曲線の振る舞いの違い](https://aotamasaki.hatenablog.com/entry/2018/04/08/235339#PR%E6%9B%B2%E7%B7%9A%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6)
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