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

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。

Answer 1

[Shunichi Kusano]

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。