使用CNN訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行以下精度測(cè)試：for root, dirs, files in os.walk(test_directory):

for file in files:

img = cv2.imread(root + '/' + file)

img = cv2.resize(img,(512,512),interpolation=cv2.INTER_AREA)

img = np.expand_dims(img, axis=0)

img = img/255.0

if os.path.basename(root) == 'nevus':

label = 1

elif os.path.basename(root) == 'melanoma':

label = 0

img_class = model.predict_classes(img)

prediction = img_class[0]

if prediction == label:

correct_classification = correct_classification + 1

print 'This is the prediction: '

print prediction

number_of_test_images = number_of_test_images + 1

print 'correct results:'

print correct_classification

print 'number of test images'

print number_of_test_images

print 'Accuray:'

print number_of_test_images/correct_classification * 100

有沒有一種方法可以通過在測(cè)試數(shù)據(jù)集上測(cè)試模型來找到ROC曲線？在

謝謝。在

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python画roc曲线需要什么数据,我如何根据这些数据绘制ROC曲线？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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