最適なしきい値に基づいた分類結果の混同行列を作る方法
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現在resnetを用いてX線画像の二値分類を行っており、その結果をROC曲線や混同行列により評価しています。
classify関数におけるスコアのデフォルトのしきい値は0.5だと思いますが、ROC曲線から求めた最適なしきい値が0.5ではありませんでした。
最適なしきい値による分類結果の混同行列を作成したいです。
ご教示ください。よろしくお願い致します。
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Shunichi Kusano
2022-8-10
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そのようなケースではpredict関数をお使いください。
scoreが出てきますので、しきい値と比較してクラス分類する形になるかと思います。
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