如何用jupyter notebook写准确率召回率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

要在Jupyter Notebook中计算和绘制准确率、召回率、F1分数和AUC指标的雷达图，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库：首先，你需要导入一些必要的库来进行计算和绘图。常用的库包括numpy、pandas和matplotlib。你可以使用以下代码导入它们：

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

2. 计算指标：根据你的需求和数据，使用相应的方法来计算准确率、召回率、F1分数和AUC指标。例如，可以使用sklearn.metrics库中的相关方法来计算这些指标。假设你已经有了预测结果和真实标签的数据，你可以使用以下代码计算这些指标：

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)

# 计算召回率
recall = recall_score(true_labels, predicted_labels)

# 计算F1分数
f1 = f1_score(true_labels, predicted_labels)

# 计算AUC指标
auc = roc_auc_score(true_labels, predicted_scores)

3. 创建数据框：将计算得到的指标存储在一个数据框中，这将用于绘制雷达图。你可以使用以下代码创建一个数据框：

data = {'Metrics': ['Accuracy', 'Recall', 'F1-Score', 'AUC'],
        'RT3': [accuracy_rt3, recall_rt3, f1_rt3, auc_rt3],
        'UER/roberta-base': [accuracy_uer, recall_uer, f1_uer, auc_uer]}

df = pd.DataFrame(data)

其中，accuracy_rt3、recall_rt3、f1_rt3、auc_rt3是rt3模型的准确率、召回率、F1分数和AUC指标，accuracy_uer、recall_uer、f1_uer、auc_uer是uer/roberta-base模型的准确率、召回率、F1分数和AUC指标。

4. 绘制雷达图：使用matplotlib库中的pyplot模块来绘制雷达图。你可以使用以下代码绘制雷达图：

# 设置雷达图的角度和标签
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(df), endpoint=False).tolist()
labels = df['Metrics'].tolist()

# 将数据框中的数据转换为数组
values_rt3 = df.loc[0, :].drop('Metrics').values.flatten().tolist()
values_uer = df.loc[1, :].drop('Metrics').values.flatten().tolist()

# 将第一个值重复添加到末尾，以闭合雷达图
values_rt3 += values_rt3[:1]
values_uer += values_uer[:1]

# 创建雷达图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
ax.fill(angles, values_rt3, color='blue', alpha=0.25)
ax.fill(angles, values_uer, color='orange', alpha=0.25)
ax.set_xticks(angles)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_yticks([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])
ax.set_yticklabels(['0.2', '0.4', '0.6', '0.8', '1.0'])
ax.set_title('Performance Comparison', fontsize=14)
ax.legend(['RT3', 'UER/roberta-base'], loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1.1))
plt.show()

这段代码将根据数据框中的指标值绘制雷达图。其中，values_rt3和values_uer是rt3和uer/roberta-base模型的指标值列表。

通过按照上述步骤计算和绘制，你将能够在Jupyter Notebook中得到准确率、召回率、F1分数和AUC指标的雷达图分别给rt3模型和uer/roberta-base模型