要使用spaCy绘制PR曲线，首先需要安装spaCy和相关的库。然后，可以按照以下步骤进行：
加载数据集：首先加载包含正确标签和模型预测标签的数据集。
计算精确率和召回率：使用数据集中的正确标签和模型预测标签计算每个阈值下的精确率和召回率。
绘制PR曲线：使用计算得到的精确率和召回率数据，绘制PR曲线。
以下是一个示例代码，演示如何使用spaCy绘制PR曲线：
import spacy
from spacy import displacy
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
# 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]
# 计算精确率和召回率
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
# 绘制PR曲线
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()
通过运行上述代码，您将获得一个包含PR曲线的图表。您可以根据自己的需要修改代码以适应您的数据集和模型预测。
