R中PRROC包的精确召回曲线计算

我的问题与this https://stackoverflow.com/questions/25020788/in-r-calculate-area-under-precision-recall-curve-aupr问题。我对计算精确召回曲线（PRC）和 PRC 下的面积感兴趣。我发现了一个不错的 R 包PRROC完成这两项任务。根据package https://cran.r-project.org/web/packages/PRROC/PRROC.pdf功能描述（第 5 页）pr.curve，你必须给出2个参数。 1）属于正类的数据点的分类分数only2）属于负类的数据点的分类分数only（参见手册第 7 页）。他们提供的例子是：

# create artificial scores as random numbers
x <- rnorm( 1000 );
y <- rnorm( 1000, -1 );
# compute PR curve
pr <- pr.curve( x, y, curve = TRUE );

我的问题是我有 14000 个正类数据点和 2560595 个负类数据点，对于这些数据已经 1 天了，但我仍然没有得到结果。为了简单起见，您可以尝试扩展已经给出的示例。

# create artificial scores as random numbers
x <- rnorm( 14000 );
y <- rnorm( 2560595, -1 );
# compute PR curve
pr <- pr.curve( x, y, curve = TRUE );

你可能想尝试AUPRC() from PerfMeas包裹

Edited

This precrec https://takayasaito.github.io/precrec/包好像比较好。它与 ggplot2 兼容并使用 C++ 实现。对于基准测试结果，请检查