要使用spaCy繪制PR曲線，首先需要安裝spaCy和相關的庫。然后，可以按照以下步驟進行：
加載數據集：首先加載包含正確標簽和模型預測標簽的數據集。
計算精確率和召回率：使用數據集中的正確標簽和模型預測標簽計算每個閾值下的精確率和召回率。
繪制PR曲線：使用計算得到的精確率和召回率數據，繪制PR曲線。
以下是一個示例代碼，演示如何使用spaCy繪制PR曲線：
import spacy
from spacy import displacy
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
# 加載數據集
# Assume `y_true` contains true labels and `y_pred` contains predicted labels
y_true = [0, 1, 1, 0]
y_scores = [0.1, 0.9, 0.8, 0.3]
# 計算精確率和召回率
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
# 繪制PR曲線
plt.figure()
plt.step(recall, precision, color='b', alpha=0.2, where='post')
plt.fill_between(recall, precision, alpha=0.2, color='b')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.title('Precision-Recall curve')
plt.show()
通過運行上述代碼，您將獲得一個包含PR曲線的圖表。您可以根據自己的需要修改代碼以適應您的數據集和模型預測。
