我知道我们可以在预测验证数据后使用 SVM 概率来构建 ROC 曲线。然而，对于 CNN，我有一个二元分类问题，所以 sigmoid 激活函数会给我两个类的概率。那么，我应该使用哪个概率来构建 ROC 曲线？如果概率彼此接近，会发生什么？
如何使用 CNN 构建 ROC 曲线
数据挖掘
美国有线电视新闻网
2022-03-14 12:19:40
1个回答
对于二元分类问题，自然地，类被称为正类和负类。阳性通常是我们感兴趣的一类检测，例如垃圾邮件或疾病检测。根据文档sklearn.metrics.roc_curve，它以正类的参数概率作为参数。对于大多数二元分类器，输出概率通常是指正类的概率（在数据中标记为 1）。因此，使用数据中标记为 1 的类的概率。
其它你可能感兴趣的问题