如何在jupyter notebook中用准确率召回率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

要在Jupyter Notebook中绘制雷达图，可以使用matplotlib和numpy库来实现。首先，确保这两个库已经安装在你的环境中。

接下来，你需要计算rt3模型和uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型的准确率、召回率、F1分数和AUC指标。然后，将这些指标分别存储在两个列表中。

最后，使用matplotlib库的pyplot模块来绘制雷达图。下面是一个示例代码，你可以根据你的需求进行修改：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算rt3模型的指标
rt3_accuracy = 0.85
rt3_recall = 0.75
rt3_f1 = 0.80
rt3_auc = 0.90

# 计算uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型的指标
uer_accuracy = 0.90
uer_recall = 0.80
uer_f1 = 0.85
uer_auc = 0.95

# 指定指标的名称
labels = ['准确率', '召回率', 'F1分数', 'AUC']

# 指定两个模型的指标数值
rt3_values = [rt3_accuracy, rt3_recall, rt3_f1, rt3_auc]
uer_values = [uer_accuracy, uer_recall, uer_f1, uer_auc]

# 计算角度
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()
angles += angles[:1]

# 绘制雷达图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'polar': True})
ax.fill(angles, rt3_values, color='blue', alpha=0.25)
ax.fill(angles, uer_values, color='green', alpha=0.25)
ax.set_xticks(angles[:-1])
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('rt3模型 vs. uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型')
ax.legend(['rt3', 'uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese'])
ax.grid(True)

plt.show()

你可以根据实际情况修改指标的数值和模型的名称。运行代码后，将会在Jupyter Notebook中显示雷达图