如何从具有 2 个输出神经元的 softmax 二元分类器绘制 ROC 曲线？
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【中文标题】如何从具有 2 个输出神经元的 softmax 二元分类器绘制 ROC 曲线？【英文标题】：How to plot a ROC curve from a softmax binary classifier with 2 output neurons? 【发布时间】：2020-07-20 01:01:19 【问题描述】：如何将离散输出标签绘制为 2 列的 roc 曲线？
使用 roc_curve() 给我一个错误：
ValueError：不支持多标签指示符格式
y_prediction = model.predict(test_X)
y_prediction[1]
Out[27]: array([1.0000000e+00, 6.8178085e-12], dtype=float32)
y_prediction.shape
Out[23]: (514, 2)
test_y.shape
Out[24]: (514, 2)
fpr_roc, tpr_roc, thresholds_roc = roc_curve(test_y, y_prediction)
roc_auc = metrics.auc(fpr_roc, tpr_roc)
【问题讨论】：
【参考方案1】：根据文档，y_true 和 y_score 应该是 1-d。
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html
y_truearray, shape = [n_samples]
所以，只取标签而不是 softmax 输出。
在 roc_curve() 之前添加以下行
test_y = np.argmax(test_y, axis=-1) # getting the labels
y_prediction = np.argmax(y_prediction, axis=-1) # getting the confidence of postive class
【讨论】：
【参考方案2】：由于sklearn中的roc_curve函数只需要正类概率估计，所以可以使用与正类相关的输出维度。
例如：
preds[:, -1]
【讨论】：
以上是关于如何从具有 2 个输出神经元的 softmax 二元分类器绘制 ROC 曲线？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章