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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-31
scikit-learn的precision_recall_curve用于二分类，输入预测分数，例如正类概率或决策分数。它返回precision、recall和thresholds三个数组，但长度并不相同：前两个比阈值数组多一项。
官方定义最后一组precision=1、recall=0，用来完成曲线端点；这个点没有对应阈值。对第i个实际阈值，预测为正的规则是分数大于或等于thresholds[i]。
Amy的教学写法：若要逐个查看阈值与指标，可用 zip(thresholds, precision[:-1], recall[:-1])。这是代码示意，不是某个模型的实测成绩。挑选阈值时使用验证数据，并先确认正类标签，避免把曲线端点误当成可部署的阈值。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_curve.html