用准确率召回率F1分数AUC4个指标分别给rt3 模型和uerroberta-base-finetuned-dianping-chinese模型绘制雷达图用jupyter notebook写的步骤

以下是使用Jupyter Notebook绘制雷达图的步骤：

1. 安装必要的库：确保已经安装了以下库：pandas、numpy、matplotlib 和 math。

2. 导入必要的库：在Jupyter Notebook的第一个单元格中，导入所需的库。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

3. 创建数据集：根据rt3模型和uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型的准确率、召回率、F1分数和AUC值，创建一个数据集。

data = {'Model': ['rt3', 'uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese'],
        'Accuracy': [accuracy_rt3, accuracy_uer],
        'Recall': [recall_rt3, recall_uer],
        'F1 Score': [f1_rt3, f1_uer],
        'AUC': [auc_rt3, auc_uer]}

df = pd.DataFrame(data)

确保将accuracy_rt3、accuracy_uer、recall_rt3、recall_uer、f1_rt3、f1_uer、auc_rt3、auc_uer替换为实际的数值。

4. 计算角度：计算每个指标所对应的角度。

categories = list(df)[1:]
angles = np.linspace(0, 2 * math.pi, len(categories), endpoint=False).tolist()
angles += angles[:1]

5. 创建雷达图的函数：创建一个函数，用于绘制雷达图。

def draw_radar(row, title, color):
    values = df.loc[row].drop('Model').values.flatten().tolist()
    values += values[:1]
    
    ax.plot(angles, values, color=color, linewidth=2, linestyle='solid')
    ax.fill(angles, values, color=color, alpha=0.25)
    
    ax.set_xticks(angles[:-1])
    ax.set_xticklabels(categories)
    ax.yaxis.grid(True)
    
    ax.spines['polar'].set_visible(False)
    ax.set_title(title, size=20)

6. 绘制雷达图：在Jupyter Notebook的下一个单元格中，使用绘图函数绘制雷达图。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10), subplot_kw={'projection': 'polar'})
draw_radar(0, 'rt3 Model', 'blue')
draw_radar(1, 'uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese Model', 'red')

plt.legend(df['Model'], loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1))
plt.show()

确保将0和1替换为适当的行索引，以对应于rt3模型和uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型。

7. 运行代码：依次运行每个单元格，生成雷达图。

以上是使用Jupyter Notebook绘制雷达图的步骤。请确保替换适当的数值和索引，以适应您的实际情况