如何使用jupyter notebook写出以精确率召回率F1得分准确率4个指标分别给rt3 模型和uerroberta-base-finetuned-dianping-chinese模型绘制雷达图的完整代码

以下是使用Jupyter Notebook编写的完整代码，用于计算和绘制rt3模型和uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型的精确率、召回率、F1得分和准确率的雷达图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模型评估结果，以rt3模型为例
rt3_precision = 0.85
rt3_recall = 0.90
rt3_f1 = 0.87
rt3_accuracy = 0.88

# 模型评估结果，以uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型为例
uer_precision = 0.92
uer_recall = 0.85
uer_f1 = 0.88
uer_accuracy = 0.90

# 指标标签
labels = ['Precision', 'Recall', 'F1 Score', 'Accuracy']

# rt3模型指标数值
rt3_values = [rt3_precision, rt3_recall, rt3_f1, rt3_accuracy]

# uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型指标数值
uer_values = [uer_precision, uer_recall, uer_f1, uer_accuracy]

# 计算角度
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()

# 封闭雷达图
rt3_values.append(rt3_values[0])
uer_values.append(uer_values[0])
angles.append(angles[0])

# 绘制雷达图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.plot(angles, rt3_values, 'o-', linewidth=2, label='rt3 Model')
ax.fill(angles, rt3_values, alpha=0.25)
ax.plot(angles, uer_values, 'o-', linewidth=2, label='uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese Model')
ax.fill(angles, uer_values, alpha=0.25)

# 设置雷达图的标签和标题
ax.set_thetagrids(np.degrees(angles), labels)
ax.set_title('Model Evaluation', size=20, pad=20)

# 设置雷达图的范围
ax.set_ylim(0, 1)

# 添加图例
ax.legend()

# 显示雷达图
plt.show()

在代码中，我们首先定义了rt3模型和uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型的精确率、召回率、F1得分和准确率的数值。然后，我们计算了每个指标在雷达图中的角度，并将模型的指标数值与角度值进行绘制。最后，我们设置了标签、标题、范围和图例，并显示了雷达图。

你可以将上述代码复制到Jupyter Notebook中运行，并根据需要调整模型评估结果的数值和指标标签，以绘制适合你的模型的雷达图