Как правильно построить кривую точного возврата для мультиклассовой классификации?
Мой классификационный отчет по 5 различным классам выглядит примерно так:
class precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 537
1 0.88 0.78 0.83 491
2 0.92 0.87 0.89 891
3 0.82 0.90 0.86 532
4 0.78 0.86 0.82 496
accuracy 0.88 2947
macro avg 0.88 0.88 0,88 2947 взвешенный средн. 0,89 0,88 0,88 2947
Поэтому, если я нанесу соответствующие значения точности и вызову по осям X и Y, то это будет правильная демонстрация кривой точного возврата или это должно быть что-то отличается?