在jupyter notebook中使用精确率召回率F1得分准确率4个指标分别给rt3 模型和uerroberta-base-finetuned-dianping-chinese模型绘制雷达图的代码示意

下面是使用精确率、召回率、F1得分和准确率绘制雷达图的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 指标名称
labels = ['Precision', 'Recall', 'F1 Score', 'Accuracy']

# rt3 模型指标数值
rt3_values = [0.85, 0.92, 0.88, 0.90]

# uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese 模型指标数值
uer_values = [0.88, 0.85, 0.87, 0.92]

# 数据长度
num_vars = len(labels)

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

# 添加起始角度以闭合雷达图
rt3_values += rt3_values[:1]
uer_values += uer_values[:1]
angles += angles[:1]

# 绘制雷达图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
ax.fill(angles, rt3_values, 'b', alpha=0.25)
ax.fill(angles, uer_values, 'r', alpha=0.25)
ax.set_yticklabels([])
ax.set_xticks(angles[:-1])
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_title('Model Performance Comparison')

# 添加图例
legend_labels = ['rt3', 'uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese']
ax.legend(legend_labels, loc='upper right')

plt.show()

这段代码将会生成一个雷达图，其中蓝色的曲线代表 rt3 模型的指标，红色的曲线代表 uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese 模型的指标。你可以根据实际的指标数值进行修改和调整