关于为什么sklearn画出来的ROC曲线图是折线的问题

经过

师兄的提醒,我将单一值的标签图用最初的概率图进行替换。
不要扯什么这个那个,就是不能用阈值去将概率图变成最终的分割图,那个阈值就是ROC曲线图中需要的,我们只要提供模型分割的概率图即可。

评论区中有小伙伴不理解这个概率图的问题,解释如下:
1、在模型最后的输出部分会经过一次分类激活,这其中的过程就是将概率(0-1)转换为真实的标签(0)| (1)。
2、在经过激活转换后得到的图像会很直,并且会出现转折点。

故,在模型激活之前保存神经网络的结果就能得到所谓的概率图啦!

问题解决!

你可能感兴趣的:(笔记,sklearn,机器学习,python)